2021 年多视图部分（MVP）点云补全与配准挑战赛：方法与结果
计算机视觉与模式识别
2021-12-23 v1
摘要
由于遮挡与视点，真实扫描的点云大多是部分的，基于不完整观测重建完整 3D 形状成为计算机视觉的一个基本问题。对于单个不完整点云，这成为部分点云补全问题。给定多个不同观测，3D 重建可通过执行部分到部分的点云配准来解决。近来，一个大规模多视图部分（MVP）点云数据集已发布，其包含超过 100,000 个高质量虚拟扫描的部分点云。基于 MVP 数据集，本文报道了 2021 年多视图部分点云补全与配准挑战赛的方法与结果。总计 128 名参与者报名了竞赛，31 支队伍提交了有效结果。我们将分析排名靠前的方案，并随后讨论未来的研究方向。
引用
@article{arxiv.2112.12053,
title = {Multi-View Partial (MVP) Point Cloud Challenge 2021 on Completion and Registration: Methods and Results},
author = {Liang Pan and Tong Wu and Zhongang Cai and Ziwei Liu and Xumin Yu and Yongming Rao and Jiwen Lu and Jie Zhou and Mingye Xu and Xiaoyuan Luo and Kexue Fu and Peng Gao and Manning Wang and Yali Wang and Yu Qiao and Junsheng Zhou and Xin Wen and Peng Xiang and Yu-Shen Liu and Zhizhong Han and Yuanjie Yan and Junyi An and Lifa Zhu and Changwei Lin and Dongrui Liu and Xin Li and Francisco Gómez-Fernández and Qinlong Wang and Yang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.12053},
year = {2021}
}
备注
15 pages, 13 figures, ICCV2021 Workshop Technique Report, the codebase webpage: https://github.com/paul007pl/MVP_Benchmark