点云部件编辑：分割、生成、组装与选择
计算机视觉与模式识别
2023-12-20 v1
摘要
理想的部件编辑应保证被编辑部件的多样性、对剩余部件的保真度以及结果的质量。然而，先前的方法并未完全解耦各个部件，这意味着被编辑的部件会影响其他部件，导致较差的多样性和保真度。此外，一些方法缺乏部件之间的约束，需要人工选择编辑结果以保证质量。因此，我们提出了一个用于点云部件编辑的四阶段流程：分割、生成、组装和选择。基于此流程，我们引入了SGAS，一个采用特征解耦和约束两种策略的部件编辑模型。通过独立拟合部件级特征分布，我们实现了特征解耦。通过显式建模从物体级分布到部件级分布的转换，我们实现了特征约束。在不同数据集上的大量实验证明了SGAS在点云部件编辑上的效率与有效性。此外，SGAS可以被剪枝以实现无监督的部件感知点云生成，并取得了SOTA的结果。
引用
@article{arxiv.2312.11867,
title = {Point Cloud Part Editing: Segmentation, Generation, Assembly, and Selection},
author = {Kaiyi Zhang and Yang Chen and Ximing Yang and Weizhong Zhang and Cheng Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.11867},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 7 figures, AAAI 2024