Punktmoln som förvärvats från avståndsskanning är ofta glesa, bullriga och icke-uniforma. Detta papper presenterar en ny punkt cloud upsampling nätverk som kallas PU-GAN 1, som är formulerad utifrån en generativ kontrarisarial nätverk (GAN), att lära sig en rik variation av punktfördelningar från latent utrymme och upp provtagningspunkter över fläckar på objektytor. För att förverkliga ett fungerande GAN-nätverk konstruerar vi en up-down-up expansionsenhet i generatorn för uppgradering av punktfunktioner med felåterkoppling och självkorrigering, och formulerar en självbetjäningsenhet för att förbättra funktionens integration. Dessutom utformar vi en sammansatt förlust med kontradiktoriska, enhetliga och rekonstruktionstermer, för att uppmuntra discriminatorn att lära sig mer latenta mönster och förbättra utgången punktfördelning enhetlighet. Kvalitativa och kvantitativa utvärderingar visar kvaliteten på våra resultat över toppmoderna när det gäller fördelning enhetlighet, närhet till ytan och 3D-rekonstruktionskvalitet. För att förbättra uppgifterna måste vi fylla små hål och luckor i data, samtidigt som vi förbättrar enhetligheten i punktfördelningen. Tidiga metoder [3, 21, 14, 15, 33] för problemet är optimeringsbaserade, där olika former tidigare används för att begränsa punktmolnet generation. Nyligen gav djupa neurala nätverk löftet om datadrivna strategier för problemet. Nätverksarkitekturer, inklusive PU-Net [40],, och mycket nyligen, MPU [38], har visat fördelen med uppsampling punktmoln genom lärande. Dessa nätverk kan dock inte ge rimliga resultat från indata av låg kvalitet som är särskilt glesa och icke-uniforma; i figur 1 c-e visar vi ett typiskt exempel som visar fördelen med vår metod, 7202
Nyligen, Li et al. REF presenterade PU-GAN, som är ett Generative Neversrial Network (GAN) utformad för att lära sig upp sampled punktfördelningar i punktmoln från latent utrymme.
PU-GAN: A Point Cloud Upsampling Adversarial Network
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}