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目的当前点云补全的深度学习算法多采用自编码器结构,然而编码器端常用的多层感知器(multilayer perceptron,MLP)网络往往只聚焦于点云整体形状,很难对物体的细节特征进行有效提取,使点云残缺结构的补全效果不佳。因此需要一种准确的点云局部特征提取算法,用于点云补全任务。方法为解决该问题,本文提出了嵌入注意力模块的多尺度点云补全算法。网络整体采用编码器—解码器结构,通过编码器端的特征嵌入层和Transformer层提取并融合3种不同分辨率的残缺点云特征信息,将其输入到全连接网络的解码器中,输出逐级补全的缺失点云。最后在解码器端添加注意力鉴别器,借鉴生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的思想,优化网络补全性能。结果采用倒角距离(Chamfer distance,CD)作为评价标准,本文算法在2个数据集上与相关的4种方法进行了实验比较,在Shape Net数据集上,相比于性能第2的PF-Net(point fractal network)模型,本文算法的类别平均CD值降低了3.73%;在ModelNet10数据集上,相比于PF-... 相似文献
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目的 语义实例重建是机器人理解现实世界的一个重要问题。虽然近年来取得了很多进展,但重建性能易受遮挡和噪声的影响。特别地,现有方法忽视了物体的先验几何属性,同时忽视了物体的关键细节信息,导致重建的网格模型粗糙,精度较低。针对这种问题,提出了一种几何属性引导的语义实例重建算法。方法 首先,通过目标检测器获取检测框参数,并对每个目标实例进行检测框盒采样,从而获得场景中对应的残缺局部点云。然后,通过编码器端的特征嵌入层和Transformer层提取物体丰富且关键的细节几何信息,以获取对应的局部特征,同时利用物体的先验语义信息来帮助算法更快地逼近目标形状。最后,本文设计了一种特征转换器以对齐物体全局特征,并将其与前述局部特征融合送入形状生成模块,进行物体网格重建。结果 在真实数据集ScanNet v2上,本文算法与现有最新方法进行了全面的性能比较,实验结果证明了本文算法的有效性。与性能排名第2的RfD-Net相比,本算法的实例重建指标提升了8%。此外,本文开展了详尽的消融实验以验证算法中各个模块的有效性。结论 本文所提出的几何属性引导的语义实例重建算法,更好地利用了物体的几何属性信息,使得重建结... 相似文献
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