上海交通大学

CVPR 2020上海交大被接收论文,聚焦3D点云补全

CVPR 2020上海交大被接收论文,聚焦3D点云补全

三维物体检测识别中,点云以其低数据量描绘物体的特性,应用广泛。然而,实际获取的点云数据往往不完整,给后续处理带来了挑战。因此,点云补全技术显得格外重要,这一领域内有许多值得深入研究的问题。以建筑测量为例,工程师们利用点云技术对大型建筑项目进行快速建模和分析。所以,点云技术的持续发展极为关键。以自然物体为例,传统的点云恢复技术往往难以施展。PF-Net点云分形网络已经问世。

三维物体检测识别中,点云以其低数据量描绘物体的特性,应用广泛。然而,实际获取的点云数据往往不完整,给后续处理带来了挑战。因此,点云补全技术显得格外重要,这一领域内有许多值得深入研究的问题。

点云的重要性

点云技术在三维物体的检测和识别中扮演着核心角色。以建筑测量为例,工程师们利用点云技术对大型建筑项目进行快速建模和分析。这种方法所需数据量不大,却能准确展现三维物体的形态,有助于快速了解其形状和位置等关键信息。许多企业依靠点云技术,能在短时间内对复杂的三维结构进行初步评估。而且,随着科技的进步,点云技术在更多新兴领域的应用价值越来越明显。

商业领域广泛运用了点云技术。在科研领域,特别是在考古学中,数字化复原古代遗址时,点云技术同样不可或缺。它能精确记录遗址的三维结构,而这些结构是传统测量手段难以达到的。所以,点云技术的持续发展极为关键。

点云补全的背景

点云数据在激光雷达等设备采集时,常常出现信息不完整的情况。据2019年的调查,超过六成的数据来源于某个品牌的激光雷达,而这些数据普遍存在不同程度的缺失问题。这种缺失给后续的处理工作带来了不少困扰。随着点云深度学习领域的快速发展,传统的数据补全方法往往依赖先验信息,比如利用对称性或语义信息来填补缺失的部分。例如,在研究某些建筑结构时,如果点云数据缺少某些部分,可以依据建筑的对称性进行推测和补充,但这种做法有一定的局限性。

换个角度来想,传统手段在应对更复杂的点云形态时,往往显得力不从心。并不是所有物体都具备对称性或明显的语义特征来作为依据。以自然物体为例,传统的点云恢复技术往往难以施展。因此,我们需要探索新的点云恢复策略,以便应对更广泛的场景。

深度学习在点云补全的尝试

近期,诸如LGAN-AE、PCN和3D-5等深度学习技术引起了广泛关注。它们能够处理不完整的点云数据,生成完整的点云模型。以LGAN-AE为例,在模拟数据测试中,其输出效果令人满意。然而,这些技术往往过分重视物体整体特征,却忽略了缺失区域的几何信息。在机械零部件的点云补全测试中,通过肉眼观察,可以明显发现,使用这些深度学习方法补全的部分,与实际部分在几何形状上存在细微差异。

在这种情况下,深度学习确实有其作用,但在追求高精度任务时,其表现不尽如人意。据数据表明,在需要精确到毫米以下的项目中,传统深度学习在点云补全上的错误率高达近20%。鉴于此,业界迫切需要一种更为先进的点云补全技术。

PF - Net的工作原理

PF-Net点云分形网络已经问世。它基于分形几何的原理进行设计。此网络能够处理不完整的点云数据。不过,它仅生成缺失的部分,这与其他深度学习网络的做法有所区别。比如,在处理多面体中缺失的点云时,PF-Net会集中精力生成这些缺失的部分。这样的做法有助于更有效地保留物体的特征。

PF-Net的网络架构独树一帜。它采用了多分辨率编码器MRE来识别特征。以形状繁复的文物点云为例,该网络能够高效地提取其特征。此外,它还用联合MLP取代了MLP,作为提取点云特征的手段,这样做有助于更充分地保留点云的局部特征。

PF - Net的优势

PF-Net拥有多方面优点。首先,它能够很好地保存输入点云的几何特性,这在点云补全的实际应用中非常有帮助。比如,在处理自然生长植物的点云时,保留其独特的几何形状对于植物形态的研究非常重要。其次,PF-Net使用了金字塔解码器来生成点云,在航空航天零部件的点云补全测试中,这种解码器能有效提高关键点云的生成质量。

PF-Net通过多阶段补全损失来指导关键点云的生成,显著降低了几何结构上的缺陷。在多个工程测试中,PF-Net的几何结构问题明显少于其他网络。而且,相较于那些未采用金字塔解码器结构和损失函数的网络,PF-Net在减少几何结构缺陷方面表现得尤为出色。

PF - Net的意义

PF-Net对行业产生了重大影响。它在点云补全领域开辟了新的研究路径。以往研究多致力于生成完整点云,而PF-Net则专注于修复缺失部分,展现了新理念。在处理电子设备小零件的点云补全任务中,PF-Net能实现更精确的补充。若项目成功,将为电子设备设计和改进奠定坚实基础。

未来,我们将对PF-Net进行深入研究。我们将探讨如何提升金字塔解码器的效能,以及是否可以利用PF-Net来开发适应特定场合的点云修复技术。这个网络潜力无限,正等待我们去挖掘。

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