Abstrakt. Punktmoln som erhålls från 3D-skanningar är typiskt glesa, oregelbundna och bullriga, och måste konsolideras. I detta dokument presenterar vi den första tekniken med djupinlärning baserad på edge-aware för att underlätta konsolideringen av punktmoln. Vi utformar vårt nätverk för att bearbeta punkter grupperade i lokala patchar, och träna det att lära sig och hjälpa konsolidera punkter, avsiktligt för kanter. För att uppnå detta formulerar vi en regressionskomponent för att samtidigt återställa 3D-punktskoordinater och punkt-till-kant-avstånd från uppsamlade funktioner, och en kant-medveten ledförlustfunktion för att direkt minimera avstånd från utgångspunkter till 3D-maskor och till kanter. Jämfört med tidigare neurala nätverk baserade verk, är vår konsolidering kant-medveten. Under syntesen kan vårt nätverk ta hand om de upptäckta skarpa kanterna och möjliggöra mer exakta 3D-rekonstruktioner. Dessutom tränade vi vårt nätverk på virtuella skannade punktmoln, demonstrerade vår metods prestanda på både syntetiska och verkliga punktmoln, presenterade olika ytrekonstruktionsresultat och visade hur vår metod överträffar toppmoderna.
Senare införde de EC-Net REF för edge-aware punkt cloud upsampling genom att formulera en edge-aware ledförlust funktion för att minimera de punkt-till-kant avstånd.
EC-Net: an Edge-aware Point set Consolidation Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}