点云补全精度新高
通过表面投影优化和渐进增长策略，该模型在预测缺失拓扑的同时抑制噪声点，显著提升补全点云与真实物体表面的一致性。
Fei, Ben · 张睿 · 杨卫东 · Zhijun, Li · Wen-Ming, Chen
IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 2024
通过预测缺失关键点并生成骨架表示，模型在补全前先恢复全局拓扑，避免直接回归无序点集。
表面投影优化迫使生成点向底层物体表面靠拢，抑制离群噪声点，提升几何一致性。
在PCN、ShapeNet系列及KITTI数据集上均超越先前方法，CD和MMD指标全面刷新。