基于八叉树 CNN 的联合点云上采样与清理
计算机视觉与模式识别
2024-10-23 v1
摘要
从稀疏或噪声数据中恢复密集且均匀分布的点云仍是一个重要挑战。最近在这些任务上取得了很大进展，但通常以越来越复杂的模块或复杂的网络结构为代价，导致推理时间长且资源消耗大。相反，我们拥抱简单性，提出了一种简单而高效的方法，用于联合上采样和清理点云。我们的方法利用即插即用的八叉树-based 3D U-Net (OUNet) 并进行 minor 修改，使上采样和清理任务能够在单个网络中实现。我们的网络直接处理整个输入点云，而不是像前序工作中对每个点云块进行处理，这显著简化了实现过程，并至少快 47 倍。广泛的实验表明，在巨大的效率优势下，我们的方法在一系列基准测试上实现了状态-of-the-art 的性能。我们期望我们的 метод 能作为简单基线并激发研究人员重新思考点云上采样和清理的方法设计。
引用
@article{arxiv.2410.17001,
title = {Joint Point Cloud Upsampling and Cleaning with Octree-based CNNs},
author = {Jihe Li and Bo Pang and Peng-Shuai Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.17001},
year = {2024}
}
备注
Accepted by Computational Visual Media