Ytbaserad geodesisk topologi ger starka signaler för objektsemantisk analys och geometrisk modellering. Sådan information om konnektivitet går emellertid förlorad i punktmolnen. Således introducerar vi GeoNet, den första djupt lärande arkitektur tränas för att modellera den inneboende strukturen av ytor som representeras som punktmoln. För att visa tillämpligheten av inlärda geodesiska-medvetna representationer, föreslår vi fusionssystem som använder GeoNet tillsammans med andra baslinje- eller stamnät, såsom PU-Net och PointNet++, för down-stream point cloud analys. Vår metod förbättrar state-of-the-art på flera representativa uppgifter som kan dra nytta av förståelsen av den underliggande yttopologi, inklusive punktuppsampling, normal uppskattning, mesh rekonstruktion och icke-rigid form klassificering.
Mer nyligen, GeoNet REF föreslår att modellera den inneboende strukturen av punktmoln baserat på en ny geodesisk-medveten representation.
GeoNet: Deep Geodesic Networks for Point Cloud Analysis
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}