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基于曲率多样性驱动的点云变形与领域对齐
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文提出了PoinTr模型，将点云补全视为集合转换问题，使用Transformer架构。通过几何感知块和自适应查询生成机制，提高了训练效率和效果。实验显示，该方法在多个数据集上表现优异，尤其是AdaPoinTr在效率和性能上突出。
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关键要点
- 提出了一种新的点云补全方法，将其转化为集合转换问题。
- 设计了名为PoinTr的新模型，采用Transformer编码器-解码器架构。
- 点云表示为带有位置嵌入的无序点组的集合，使用Transformer进行生成。
- 设计了几何感知块，以显式模拟本地几何关系，利用点云的3D几何结构。
- 提出了AdaPoinTr，开发了自适应查询生成机制和新颖的去噪任务。
- 方法可扩展到场景级点云完成方案，设计了新的几何增强语义场景完成框架。
- 在多个数据集上进行了大量实验，证明了方法的有效性。
- 在各种基准测试中，PoinTr模型的性能超过了其他工作，建立了新的技术水平。
- AdaPoinTr在效率和性能上表现突出，具有更高的吞吐量和更少的FLOP。
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