PMP-Net的目标是预测一个位移向量集\Delta P=\{\Delta\mathbf{p}_i\},该向量集将P中的每个点通过三步移动到P'中的位置上,即:\{(\mathbf{p}_i+\Delta\mathbf{p}_i)\}=\{\mathbf{p}'_j\},其中第k步的位移向量记为\Delta\mathbf{p}_i^k,得\Delta\mathbf{p}_i...
具体来说,我们设计了一个全新的网络(PMP-Net++),以模拟地动的行为,通过移动每个不完整输入的点以获得一个完整的点云,其中点移动路径(Point Moving Path)的总距离满足最短约束。于是,PMP-Net++根据点移动距离的约束,为每个点预测唯一的PMP。该网络在点的级别上学习了严格的和唯一的对应关系,从而提高了预测的完整...
从表1和表2可以看到,我们的工作不仅在整体方面(平均CD)要优于其它方法,并且在多个单独类别的量化指标上都有相当的提升,这充分证明了PMP-Net++在补全工作方面的优势和它在不同类别之间的泛化能力。 同时,相较于作者之前的工作PMP-Net[7](发表于CVPR 2021),PMP-Net++在量化指标上有相当可观的提升,这也证明了我...
Specifically, we design a novel neural network, named PMP-Net++, to mimic behavior of an earth mover. It moves each point of incomplete input to obtain a complete point cloud, where total distance of point moving paths (PMPs) should be the shortest. Therefore, PMP-Net++ predicts unique ...
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