DGOA：基于动态图和偏移注意力的点云上采样

作者：韩亚振; 尹梦晓^*; 马伟钊; 杨诗耕; 胡锦飞; 朱丛洋

来源：图学学报, 2023, 1-12.

• 点云
• 点云上采样
• 动态图
• 偏移注意力
• 深度学习

由三维扫描设备直接得到的点云经常是稀疏、不均匀、有噪声的，因此点云上采样在点云重建、渲染等领域扮演了越来越关键的角色。提出了一种新的基于动态图和偏移注意力的点云上采样网络DGOA(Dynamic Graph and Offset Attention)，DGOA主要包含LFE(Local Feature Extraction， 局部特征提取)、GFE(Global Feature Extraction， 全局特征提取)和CR(Coordinate Reconstruction， 坐标重建)3个模块。LFE采用多层结构提取邻域信息，每层基于特征相似性构建动态图，可以在特征空间自适应的将点云分组，增大感受野，获得长距离的语义信息，更好的建模点云的局部几何形状。GFE采用基于拉普拉斯算子的偏移注意力使每个点都能获得点云的全局信息，使生成点云的细节与原始点云一致，减少噪声的影响。CR借鉴FoldingNet操作，避免生成点的聚集。此外，整个网络与输入点云中点的顺序无关，具有置换不变性。在多个数据集的定量与定性实验结果表明，本文方法优于其他方法，并且具有良好的泛化性和稳定性。

• 单位
  广西大学