Ett punktmoln är en smidig 3D-representation som effektivt modellerar ett objekts ytgeometri. Dessa ytcentrerade egenskaper utgör dock också utmaningar när det gäller att utforma verktyg för att känna igen och syntetisera punktmoln. Detta arbete presenterar en ny autoregressiv modell, PointGrow, som genererar realistiska punktmoln prover från scratch eller konditionerade på givna semantiska sammanhang. Vår modell fungerar återkommande, med varje punkt provtas enligt en villkorlig fördelning med tanke på dess tidigare genererade punkter. Eftersom punkt moln objekt former är typiskt kodade av långdistans interpunkt beroenden, vi utökar vår modell med dedikerade själv-attention moduler för att fånga dessa relationer. Omfattande utvärdering visar att PointGrow uppnår tillfredsställande prestanda på både villkorslös och villkorslös molngenerering, med avseende på trohet, mångfald och semantiskt bevarande. Dessutom, villkorlig PointGrow lär sig ett smidigt grenrör av givna bildförhållanden där 3D form interpolation och aritmetisk beräkning kan utföras inuti.
PointGrow REF utformade en autoregressiv modell för både villkorslös och villkorslös molngenerering som leder till effektiv oövervakad funktionsinlärning.
PointGrow: Autoregressively Learned Point Cloud Generation with Self-Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}