CarveNet：用于复杂三维形状补全的点块雕刻网络
计算机视觉与模式识别
2021-07-29 v1 图形学
摘要
三维点云补全极具挑战性，因为它严重依赖于对复杂三维形状（例如高曲率、凹凸以及镂空的三维形状）的准确理解，以及部分可用点云的未知且多样的模式。本文中，我们提出一种新颖方案，即点块雕刻（PC），用于完成复杂三维点云补全。以部分点云为引导，我们雕刻一个包含均匀分布三维点的三维块，从而生成完整点云。为实现 PC，我们提出一种新的网络架构，即 CarveNet。该网络对块中每个点进行排他卷积，其中卷积核在三维形状数据上训练。CarveNet 判定应雕刻掉哪些点，以有效恢复完整形状的细节。此外，我们提出一种感知传感器的方法用于数据增强，即 SensorAug，以在更丰富的部分点云模式上训练 CarveNet，从而增强网络的补全能力。在 ShapeNet 与 KITTI 数据集上的广泛评估证明了我们的方法对多样模式部分点云的通用性。在这些数据集上，CarveNet 成功超越了 SOTA 方法。
引用
@article{arxiv.2107.13452,
title = {CarveNet: Carving Point-Block for Complex 3D Shape Completion},
author = {Qing Guo and Zhijie Wang and Felix Juefei-Xu and Di Lin and Lei Ma and Wei Feng and Yang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.13452},
year = {2021}
}
备注
10 pages and 10 figures