AAAI论文最佳解读|Point2Real Bridging the Gap between Point Cloud and Realistic Image for Open-World

论文标题

Point2Real: Bridging the Gap between Point Cloud and Realistic Image for Open-World 3D Recognition
Point2Real: 弥合点云与真实图像之间的差距，实现开放世界三维识别

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Point2Real: Bridging the Gap between Point Cloud and Realistic Image for Open-World 3D Recognition论文下载

论文作者

Hanxuan Li, Bin Fu, Ruiping Wang, Xilin Chen

内容简介

本文提出了Point2Real，一个无训练框架，旨在缩小三维点云与真实图像之间的域差距，以实现开放世界的三维识别。考虑到三维点云和二维图像之间的显著差异，Point2Real通过形状恢复模块将点云转换为网格，并利用纹理渲染模块生成逼真的图像。该框架还引入了多视角适配器，以选择最具辨别力的视角进行特征聚合。实验结果表明，Point2Real在零样本和少样本任务中显著优于其他方法，展示了其在开放世界三维识别中的潜力。

分点关键点

1. Point2Real框架

   • Point2Real是一个无训练的框架，利用真实渲染技术将三维点云转换为视觉语言域。它通过形状恢复模块和纹理渲染模块，逐步将点云转化为具有清晰几何结构和真实纹理的图像，从而缩小域间差距。
     

2. 形状恢复模块

   • 该模块采用迭代球枢轴算法将离散的点云转换为网格，增强几何信息，确保生成的网格具有光滑的表面和清晰的边缘。这一过程包括法向量估计、孔洞填充和表面平滑等步骤。

3. 纹理渲染模块

   • 纹理渲染模块通过光线追踪技术为重建的网格添加纹理信息，并从多个视角生成逼真的图像。该模块维护一个纹理候选列表，以适应不同类别的纹理需求。

4. 多视角适配器

   • 多视角适配器评估多个视角的可识别性，并为每个视角生成权重。通过利用深度表面作为几何特征的指标，该模块自动选择能够充分展示几何特征的视角，从而提高识别性能。

5. 实验结果

   • 在ModelNet10、ModelNet40和ScanObjectNN数据集上的实验表明，Point2Real在零样本和少样本任务中均显著优于其他方法，达到了最先进的结果，展示了其在开放世界三维识别中的有效性。
     

论文代码

代码链接：https://github.com/Point2Real

中文关键词

1. 点云
2. 真实图像
3. 开放世界识别
4. 视觉语言
5. 形状恢复
6. 纹理渲染
7. 多视角适配器

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