Att lära sig och analysera 3D-punktmoln med djupa nätverk är en utmaning på grund av datans gleshet och oegentlighet. I det här dokumentet presenterar vi en datadriven punktmolnsamplingsteknik. Den viktigaste idén är att lära sig multilevel funktioner per punkt och utöka punkten som via en multibranch convolution enhet implicit i funktionsutrymme. Den utökade funktionen delas sedan upp till en mängd funktioner, som sedan rekonstrueras till en upp sampled punktuppsättning. Vårt nätverk tillämpas på en patch-nivå, med en ledförlust funktion som uppmuntrar de uppsamlade punkter att stanna på den underliggande ytan med en enhetlig fördelning. Vi utför olika experiment med hjälp av syntes- och scandata för att utvärdera vår metod och visa dess överlägsenhet över vissa baslinjemetoder och en optimeringsbaserad metod. Resultaten visar att våra uppsamlade punkter har bättre enhetlighet och ligger närmare de underliggande ytorna.
Yu m.fl. REF introducerade neurala nätverket PU-Net som lär sig flerskaliga funktioner per punkt, expanderar punkten som via en multi-branch CNN i funktionsutrymme, och rekonstruerar en upp sampled punkt uppsättning från dessa funktioner.
PU-Net: Point Cloud Upsampling Network
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}