点块雕刻网络

复杂三维形状补全

一种新的网络架构，通过雕刻点块完成复杂三维点云补全，在多个数据集上优于现有方法。

Guo, Qing · Wang, Zhijie · Lubo, Wang · Haotian, Dong · Juefei-Xu, Felix · Di, Lin · Ma, Lei · 冯伟 · Liu, Yang

IEEE Transactions on Multimedia 2024

技术优势

能处理复杂形状

通过点块雕刻有效恢复高曲率、凹凸、镂空等复杂形状的细节，而不是只生成大致轮廓。

泛化能力强

SensorAug数据增强方法训练CarveNet适应更丰富的部分点云模式，在多个数据集上表现优异。

应用场景

• 机器人环境感知：补全机器人传感器获取的残缺点云，提高对复杂环境的感知精度。
• 无人机三维建图：从无人机扫描的部分点云生成完整三维地图，尤其适合复杂地形。
• 具身智能感知：为具身智能体补全环境中被遮挡或缺失的三维形状，支持交互决策。
• AR/VR 3D 重建：从稀疏扫描补全物体三维模型，提升AR/VR场景重建的真实感。
• 自动驾驶场景理解：补全激光雷达点云中的遮挡区域，改善自动驾驶对场景的理解。