讲座题目：基于单视角图像的无监督点云补全方法

讲座时间：2024年8月28日 15:00-16:00

讲座人：伍麟泰 博士生

地点：L1511

讲座内容：

  由于存在遮挡，3D扫描设备采集到的点云通常是不完整的。点云补全的任务是根据物体的残缺结构重建出其完整形状。现有的点云补全方法需要大量的完整3D点云作监督，而现实中很难获取到完整的点云。针对这一问题，本报告提出了一种不需要任何3D完整点云的无监督跨模态补全方法。具体来说，本方法分别使用单视图RGB图像和不完整点云提取2D和3D特征，并设计了一个模块来融合这两种不同模态的特征。为了引导模型预测合理的形状，本方法将预测的3D点投影到2D平面，并使用其轮廓图的前景像素来约束投影点的位置。为减少点云的离群点，本方法提出了一个视图校准器，通过单视图轮廓图像将投影到背景的点移动到前景。本方法的实验结果大幅优于现有的无监督方法，甚至达到了与某些有监督方法相当的性能。