1. GeoGCN: геометрическая двухдоменная сверточная сеть графов для шумоподавления облака точек (arXiv)

Автор: Чжаовэй Чен, Пэн Ли, Цзеюн Вэй, Хунхуа Чен, Хаоран Се, Минцян Вэй, Фу Ли Ван.

Аннотация: Мы предлагаем GeoGCN, новую геометрическую сеть свертки двухдоменных графов для шумоподавления облака точек (PCD). Помимо традиционной мудрости PCD, чтобы полностью использовать геометрическую информацию облаков точек, мы определяем два типа нормалей поверхности, один из которых называется Real Normal (RN), а другой — Virtual Normal (VN). RN сохраняет локальные детали зашумленных облаков точек, в то время как VN позволяет избежать глобального сжатия формы во время шумоподавления. GeoGCN — это новая парадигма PCD, которая 1) сначала регрессирует положения точек с помощью пространственных GCN с помощью VN, 2) затем оценивает начальные RN, выполняя анализ основных компонентов для регрессированных точек, и 3) наконец, регрессирует точные RN с помощью нормальных GCN. В отличие от существующих методов PCD, GeoGCN не только использует два вида знаний в области геометрии (т. е. RN и VN), но также использует обучающие данные. Эксперименты подтверждают, что GeoGCN превосходит SOTA как с точки зрения помехоустойчивости, так и с точки зрения сохранения локальных и глобальных функций.

2. Градиентное шумоподавление облака точек с однородностью (arXiv)

Автор: Тянь-Син Сюй, Юань-Чэнь Го, Юн-Лян Ян, Сун-Хай Чжан.

Аннотация: Облака точек, захваченные датчиками глубины, часто содержат шумы, что затрудняет дальнейший анализ и приложения. В этой статье мы подчеркиваем важность равномерности распределения точек для последующих задач. Мы демонстрируем, что облака точек, созданные существующими шумоподавителями на основе градиента, не имеют единообразия, несмотря на достижение многообещающих количественных результатов. С этой целью мы предлагаем GPCD++, градиентный шумоподавитель со сверхлегкой сетью UniNet для обеспечения единообразия. По сравнению с предыдущими современными методами наш подход не только дает конкурентоспособные или даже лучшие результаты шумоподавления, но также значительно улучшает однородность, что в значительной степени приносит пользу таким приложениям, как реконструкция поверхности.