: Vår modell omvandlar punkter som provtas från en enkel före realistiska punktmoln genom kontinuerlig normalisering flöden. Videorna av omvandlingarna kan ses på vår projektwebbplats: https://www.guandaoyang.com/ PointFlow/. När 3D-punktmoln blir representationen av valet för flera syn- och grafikapplikationer, förmågan att syntetisera eller rekonstruera högupplösning, high-fidelity punktmoln blir avgörande. Trots den senaste tidens framgångar med djupinlärningsmodeller i diskriminerande uppgifter för punktmoln är det fortfarande svårt att generera punktmoln. I detta dokument föreslås en principiell probabilistisk ram för att generera 3D-punktmoln genom att modellera dem som en fördelning av distributioner. Speciellt lär vi oss en två-nivå hierarki av distributioner där den första nivån är fördelningen av former och den andra nivån är fördelningen av punkter ges en form. Denna formulering tillåter oss att både prov former och prov ett godtyckligt antal punkter från en form. Vår generativa modell, PointFlow, lär sig varje nivå av distributionen med ett kontinuerligt normaliserande flöde. Normaliseringsflödenas invertibilitet gör det möjligt att beräkna sannolikheten under utbildningen och * Lika bidrag. gör det möjligt för oss att träna vår modell i den variationsbaserade inferensramen. Empiriskt visar vi att PointFlow uppnår toppmodern prestanda i punktmolnsgenerering. Vi visar dessutom att vår modell troget kan rekonstruera punktmoln och lära sig användbara framställningar på ett oövervakat sätt. Koden finns på https://github.com/stevenyd/PointFlow.
I REF föreslår författarna en principiell probabilistisk ram för att generera 3D-punktmoln genom att modellera dem som en fördelning av distributioner.
PointFlow: 3D Point Cloud Generation With Continuous Normalizing Flows
{'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']}