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NeuralGF: 通过学习神经梯度函数进行无监督点法线估计
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为神经梯度学习（NGL）的深度学习方法，用于从三维点云中学习具有一致方向的梯度向量，并提出了基于局部平面几何的梯度向量优化（GVO）来细化粗糙的梯度向量。该方法具有高效的全局梯度近似性能和更好的局部特征描述的准确性和泛化能力，成为具有抗噪声、异常值和点密度变化能力的最先进的法线估计器。
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关键要点
- 提出了一种名为神经梯度学习（NGL）的深度学习方法，用于从三维点云中学习具有一致方向的梯度向量。
- NGL方法具有出色的梯度近似性能，但由于缺乏局部详细描述，得到的梯度与真实定向法线相差较大。
- 引入基于局部平面几何的梯度向量优化（GVO），以学习角距离场来细化粗糙的梯度向量。
- 方法采用二阶段流程，使用粗糙估计后的细化进行处理。
- 整合了各向异性核和内点得分的加权函数，以提高鲁棒性和保持细节性能。
- 该方法在全局梯度近似性能和局部特征描述的准确性及泛化能力上表现优异，成为抗噪声、异常值和点密度变化的先进法线估计器。
- 广泛评估结果显示，该方法在无定向和定向法线估计方面优于之前的工作。
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