DMF-Net：基于双通道模态融合和形状感知上采样变换的图像导向点云补全

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们提出了一种新颖的双通道模态融合网络（DMF-Net），用于图像引导的点云完成任务，在粗到精的方式下，通过将图像和部分点云一起输入网络进行模态融合，从而实现点云的恢复和补全，实验结果表明 DMF-Net 在 ShapeNet-ViPC 数据集上的性能优于现有的单模态和多模态点云完成方法。

本文提出了一种基于点扩散和精化的点云补全范式，通过条件生成网络和精修网络，实现光滑的表面和清晰的细节。实验证明该方法优于以往的方法。

条件生成网络 点云 点云补全 点扩散 精修网络 精化
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