本文探讨了多种法线估计方法，包括基于神经网络的局部和全局一致法线方向学习、鲁棒性曲率估计以及新型高斯过程模型。研究提出了神经梯度学习（NGL）和加权法线估算方法，强调了在处理噪声和复杂点云时的鲁棒性和准确性。这些方法在法线估计任务中表现优于现有技术。