I detta dokument föreslår vi en djuplärande metod för att uppskatta lokala 3D-formegenskaper i punktmoln. I motsats till de flesta tidigare tekniker som koncentrerar sig på globala eller mellannivåattribut, t.ex. för formklassificering eller semantisk märkning, föreslår vi en patchbaserad inlärningsmetod, där en serie lokala patchar på flera skalor runt varje punkt kodas på ett strukturerat sätt. Vår strategi är särskilt väl anpassad för att uppskatta lokala formegenskaper såsom normala (både oorienterade och orienterade) och krökning från råa punktmoln i närvaro av starkt buller och flerskaliga funktioner. Våra viktigaste bidrag inkluderar både en ny flerskalig variant av en nyligen föreslagen PointNet-arkitektur med tonvikt på lokal forminformation, och en serie nya tillämpningar där vi visar hur lärande från utbildningsdata som härrör från välstrukturerade triangelmaskor, och tillämpning av den utbildade modellen på bullriga punktmoln kan ge överlägsna resultat jämfört med specialiserade toppmoderna tekniker. Slutligen visar vi nyttan av vår strategi i samband med rekonstruktion av form, genom att visa hur den kan användas för att extrahera normal orienteringsinformation från punktmoln.
PCPNet REF är en variation av PointNet skräddarsydd för att uppskatta lokala formegenskaper: det extraherar lokala patchar från punktmolnet, och uppskattar lokala formegenskaper på de centrala punkterna i dessa patchar.
PCPNET: Learning Local Shape Properties from Raw Point Clouds
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}