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IBSNet:用于估计单视角扫描点云交互平分面的神经隐式场
1
作者
袁右文
金朔
赵玺
《计算机科学》
北大核心
2025年第8期195-203,共9页
三维物体之间的空间关系分析对于多物体场景的理解及合成具有重要意义。传统的三维空间关系分析方法计算物体之间的交互平分面(Interaction Bisector Surface,IBS)并进一步提取其特征。然而,当输入为单视角扫描点云时,由于数据完整性的...
三维物体之间的空间关系分析对于多物体场景的理解及合成具有重要意义。传统的三维空间关系分析方法计算物体之间的交互平分面(Interaction Bisector Surface,IBS)并进一步提取其特征。然而,当输入为单视角扫描点云时,由于数据完整性的缺失,使用传统方法往往难以计算出准确的交互平分面,从而极大地影响了下游任务(如场景分类、分析、合成等)。针对此问题,提出一种面向单视角扫描点云的交互平分面估计方法,使用神经网络框架IBSNet估计双物体的差分无符号距离场,然后基于这种隐式距离场的表示提取交互平分面。在ICON数据集上对该方法与其他方法(几何方法、IMNet、Grasping Field)进行了对比实验,并测试了各个方法在面对不同残缺程度和噪声程度的单视角扫描点云时的鲁棒性。实验结果表明,该方法对于残缺的单视角扫描点云有一定的鲁棒性,可以有效地估计出形状之间的交互平分面。
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关键词
空间关系分析
交互平分面
单视角扫描点云
神经隐式
场
无符号距离场
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职称材料
题名
IBSNet:用于估计单视角扫描点云交互平分面的神经隐式场
1
作者
袁右文
金朔
赵玺
机构
西安交通大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第8期195-203,共9页
基金
国家重点研发计划(2022YFB3303202)
国家自然科学基金(62072366,U23A20312)。
文摘
三维物体之间的空间关系分析对于多物体场景的理解及合成具有重要意义。传统的三维空间关系分析方法计算物体之间的交互平分面(Interaction Bisector Surface,IBS)并进一步提取其特征。然而,当输入为单视角扫描点云时,由于数据完整性的缺失,使用传统方法往往难以计算出准确的交互平分面,从而极大地影响了下游任务(如场景分类、分析、合成等)。针对此问题,提出一种面向单视角扫描点云的交互平分面估计方法,使用神经网络框架IBSNet估计双物体的差分无符号距离场,然后基于这种隐式距离场的表示提取交互平分面。在ICON数据集上对该方法与其他方法(几何方法、IMNet、Grasping Field)进行了对比实验,并测试了各个方法在面对不同残缺程度和噪声程度的单视角扫描点云时的鲁棒性。实验结果表明,该方法对于残缺的单视角扫描点云有一定的鲁棒性,可以有效地估计出形状之间的交互平分面。
关键词
空间关系分析
交互平分面
单视角扫描点云
神经隐式
场
无符号距离场
Keywords
Spatial relationship analysis
Interaction bisector surface
Single-view scanned point cloud
Neural implicit field
Unsigned distance field
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
IBSNet:用于估计单视角扫描点云交互平分面的神经隐式场
袁右文
金朔
赵玺
《计算机科学》
北大核心
2025
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