将proxy映射回点空间后,将其与不完整的输入点拼接以 100% 保留原始数据。在训练期间,使用点云的真实缺失部分来增加先验知识和预测误差细化。ProxyFormer的流程如图所示。点云的补全分为两步。首先,简单地将不完整的种子特征转换为预测的粗糙缺失部分。其次,将预测的缺失Proxy和粗糙部分送至FoldingNet以获得预测的密集缺...
3. 基于数据驱动的方法:利用大规模的点云数据库,通过学习现有点云数据的特征,对缺失的点云进行预测。这种方法需要大量的训练数据,但能够产生较为准确的补全结果。 4. 基于形状分析的方法:利用点云的几何形状特征,例如曲率和法向量等,对缺失的点云进行估计。这种方法适用于具有明显几何结构的点云,但对于复杂形状的...
上海交通大学、上海科技大学和香港大学的团队提出了一种名为GeoFormer的新型点云补全方法。该方法将来自多视角一致规范坐标图(CCMs)的图像特征与点特征相结合,以增强全局几何特征,并采用多尺度几何感知上采样模块逐步增强局部细节。该论文介绍了这一创新方法的原理和实验结果,为点云处理领域的研究提供了新的思路和方法。
(3)基于高斯过程的插值：利用高斯过程模型对点云进行建模，通过预测未知点的属性来进行插值。该方法可以考虑点云的全局特征，但计算复杂度较高。(4)基于光滑度的插值：通过对点云进行平滑度估计，选择最佳的邻域来进行插值。该方法能够保持点云的平滑性，但可能会导致细节丢失。(5)基于网格的插值：将点云转化为网格...
还有一些方法利用对象的对称性质来完成不完整的点云。深度学习方法:随着深度学习的发展,一些学习驱动的方法出现,它们使用大量数据实现点云补全。一些方法将点云转换为体素,以应用卷积神经网络(CNNs),PCN作为第一个点云数据驱动方法,直接用点云训练补全网络,而不是将其转换为其他表示形式。后续的工作提出了各种架构和...
残缺点云补全方法 残缺点云补全的方法主要有以下几种: 1.基于单视角的点云补全:当只有一个观察视角时,可以利用先验知识和推理来生成并补全完整的三维几何形状。这种方法通常需要训练数据集来训练模型,并使用测试数据集来检验模型的性能。 2.基于双视角的点云配准:如果有两个互有重叠的残缺观察视角,可以通过优化和...
专利摘要显示，本公开提出一种基于语义信息的点云补全方法、模型训练方法及装置，其中，点云补全方法包括：对待处理双目图像进行图像处理，得到待处理双目图像中目标对象的语义信息和待处理双目图像的第一深度图像；基于语义信息对待处理残缺点云进行粗粒度补全操作，并将经过粗粒度补全操作后的点云投影到二维空间以得到残缺...
以下是一个基本的点云补全方法的步骤: 1.数据准备:收集包含完整和不完整点云数据的训练集。完整点云可以来自3D扫描仪或其他可靠数据源,而不完整点云可以是人为删除一部分点云或损坏的点云。 2.数据预处理:进行点云数据的预处理,例如去除噪声、进行坐标缩放或归一化等操作,以确保输入数据具有一致的格式和质量。
在CVPR 2021上,商汤科技-南洋理工大学联合 AI 研究中心 S-Lab提出了基于GAN逆映射的无监督点云补全方法:ShapeInversion。与已有的全监督方法相比,ShapeInversion首次将生成对抗网络(GAN)逆映射引入到点云补全中。利用GAN提供的先验知识,ShapeInversion不仅在已有的基线上媲美众多有监督方法,还展示了显著的泛化能力,对真实...
点云补全方法包括:对所述待补全点云进行特征提取,得到表征所述待补全点云空间分布特征的已知特征向量;采用自注意力机制模型处理所述已知特征向量,得到表征缺失点云空间分布特征的预测特征向量,其中在采用自注意力机制模型处理所述已知特征向量的过程中,将中间计算得到的至少一个查询矩阵和/或键矩阵进行低秩分解为低秩...