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          【CVPR2022】LAKe-Net:通過定位對齊關(guān)鍵點實現(xiàn)拓撲感知點云完成
          共
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          2022-04-10 08:34
          
            

          來源：專知
          本文為論文，建議閱讀5分鐘
          團隊提出了無監(jiān)督的多尺度關(guān)鍵點檢測器并從理論上證明了捕獲到的子類別內(nèi)對象的關(guān)鍵點的有序性。


          LAKe-Net: Topology-Aware Point Cloud Completionby Localizing Aligned Keypoints
          作者: 唐俊姝、龔致君、易冉、謝源、馬利莊

          工作簡介：點云補全旨在通過局部觀察到的點云形狀來補全幾何和拓撲形狀。然而，現(xiàn)有方法無法應(yīng)對一些原始形狀的某些拓撲缺失。團隊提出一種新穎的拓撲感知點云補全模型，通過定位對齊的關(guān)鍵點，應(yīng)用“關(guān)鍵點-骨架-形狀”這一補全方式。方法包括三個步驟：對齊關(guān)鍵點定位，表面骨架生成和形狀細化。團隊提出了無監(jiān)督的多尺度關(guān)鍵點檢測器并從理論上證明了捕獲到的子類別內(nèi)對象的關(guān)鍵點的有序性。團隊基于幾何先驗和關(guān)鍵點的提出了一種名為表面骨架的新型結(jié)構(gòu)，以從關(guān)鍵點捕獲信息來表示完整拓撲信息，并更好地恢復(fù)局部細節(jié)。團隊設(shè)計了細化模塊，用多尺度表面骨架來協(xié)助補全過程。實驗結(jié)果表明，團隊的方法在點云補全上達到了最先進的性能。

          https://arxiv.org/abs/2203.16771





          
          
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