基于双反向投影网络的点云任意倍率上采样
计算机视觉与模式识别
2023-07-19 v1
摘要
由 3D 传感器获取的点云通常稀疏且含噪。点云上采样是一种提高点云密度以恢复详细几何信息的方法。本文提出一种用于点云上采样的双反向投影网络（DBPnet）。双反向投影以上-下-上的方式构建用于点云上采样。它不仅反向投影特征残差，还反向投影坐标残差，使网络更好地捕捉特征域与空间域中的点相关性，从而在均匀与非均匀稀疏点云上均取得更低的重建误差。我们提出的方法也可泛化至任意上采样任务（如 4x、5.5x）。实验结果表明，所提方法相对于基准取得了最低的点集匹配损失。此外，我们方法的成功表明，对非均匀点云而言，生成式网络并非必需。
引用
@article{arxiv.2307.08992,
title = {Arbitrary point cloud upsampling via Dual Back-Projection Network},
author = {Zhi-Song Liu and Zijia Wang and Zhen Jia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.08992},
year = {2023}
}
备注
5 pages, 5 figures