05实验分析实验结果显示PF-Net大部分对比中都是占优的，达到了 SOTA：可以看出PF-Net细腻地输出与GroudTruth最接近。从上图的桌子、椅子中可以看出，PF-Net 没有学习桌子椅子这些类别的一般（共性）特征，可以输出个体差异，比如特殊的缺角的桌子和背靠5根的椅子。1.Pred→GT error误差用于衡量预测与真实情况之间的...
可以看出PF-Net细腻地输出与GroudTruth最接近。 从上图的桌子、椅子中可以看出,PF-Net 没有学习桌子椅子这些类别的一般(共性)特征,可以输出个体差异,比如特殊的缺角的桌子和背靠5根的椅子。 1.Pred→GT error误差用于衡量预测与真实情况之间的差异。 →Pred error表示真值表面被预测的点云覆盖的程度。 -Net(vani...
第一章_点云补全PF-Net论文解读 1-点云补全要解决的问题 03:54 2-基本解决方案概述 06:40 3-整体网络概述 07:14 4-网络计算流程 09:37 5-输入与计算结果 06:50 第二章_点云补全实战解读 1-数据与项目配置解读 08:47 2-待补全数据准备方法 07:27 3-整体框架概述 06:51 4-MRE特征提取...
几篇论文实现代码:《PF-Net: Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion》(CVPR 2020) GitHub:http://t.cn/A62wwMtK 《Grounded Conversation Generation as Guided Traverses in Commonsense Knowl...
pfnet-research/asdf-clusterctl’s past year of commit activity Shell12MIT300UpdatedMar 11, 2025 errrPublic Code for the paper "Experience Replay with Random Reshuffling" Python4000UpdatedMar 5, 2025 People Top languages PythonJupyter NotebookGoC++JavaScript ...
文章提出一种基于深度学习的点云分形网络PF-Net。PF-Net采用了一些自己的思路和方法来改善现有的问题: 1.以不完整点云作为输入,仅输出缺失部分点云,可保留物体点云的空间结构,对物体的局部特性感知更好; 2.提出了更优的点云特征提取器:多分辨率编码器(Multi-Resolution Encoder),多尺度的方法提升了高低层次点云...
文章提出一种基于深度学习的点云分形网络PF-Net。PF-Net采用了一些自己的思路和方法来改善现有的问题: 1.以不完整点云作为输入,仅输出缺失部分点云,可保留物体点云的空间结构,对物体的局部特性感知更好; 2.提出了更优的点云特征提取器:多分辨率编码器(Multi-Resolution Encoder),多尺度的方法提升了高低层次点云...