基于多尺度特征融合和对比池化的点云补全网络
Multi-scale feature fusion and contrastive pooling for point cloud completion network
西华大学 计算机与软件工程学院, 成都 610039
摘要
点云补全在点云处理任务中具有重要作用，它可以提高数据质量、辅助生成精确三维模型，为多种应用提供可靠的数据支撑。然而，现有基于深度网络的点云补全算法采用的单层次全局特征提取方法较为简单，没有充分挖掘潜在语义信息，并在编码过程中丢失部分细节信息。为解决这些问题，提出了一种多尺度特征逐级融合的点云补全网络，并结合注意力机制提出了一种全新的池化方法。实验结果表明，在PCN、ShapeNet34和ShapeNet55三个数据集上取得了SOTA水平，证明该网络具有更好的特征表示能力和补全效果。
基金项目
四川省自然科学基金资助项目(2022NSFSC0533)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.06.0254
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 635-640
文章编号: 1001-3695(2024)02-048-0635-06
发布历史
引用本文
马精彬, 朱丹辰, 张亚, 等. 基于多尺度特征融合和对比池化的点云补全网络 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (2): 635-640. (Ma Jingbin, Zhu Danchen, Zhang Ya, et al. Multi-scale feature fusion and contrastive pooling for point cloud completion network [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (2): 635-640. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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