Arbitrary Point Cloud Upsampling Via Dual Back-Projection Network
Publiceringsår
2023
Upphovspersoner
Liu Zhi-Song; Wang Zijia; Jia Zhen
Abstrakt
Point clouds acquired from 3D sensors are usually sparse and noisy. Point cloud upsampling is an approach to increase the density of the point cloud so that detailed geometric information can be restored. In this paper, we propose a Dual Back-Projection network for point cloud upsampling (DBP-net). A Dual Back-Projection is formulated in an up-down-up manner for point cloud upsampling. It not only back projects feature residues but also coordinates residues so that the network better captures the point correlations in the feature and space domains, achieving lower reconstruction errors on both uniform and non-uniform sparse point clouds. Our proposed method is also generalizable for arbitrary upsampling tasks (e.g. 4×, 5.5×). Experimental results show that the proposed method achieves the lowest point set matching losses with respect to the benchmark. In addition, the success of our approach demonstrates that generative networks are not necessarily needed for non-uniform point clouds.
Visa merOrganisationer och upphovspersoner
Publikationstyp
Publikationsform
Artikel
Moderpublikationens typ
Konferens
Artikelstyp
Annan artikel
Målgrupp
VetenskapligKollegialt utvärderad
Kollegialt utvärderadUKM:s publikationstyp
A4 Artikel i en konferenspublikationPublikationskanalens uppgifter
Moderpublikationens namn
2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ISBN
Publikationsforum
Publikationsforumsnivå
1
Öppen tillgång
Öppen tillgänglighet i förläggarens tjänst
Nej
Öppen tillgång till publikationskanalen
Delvis öppen publikationskanal
Parallellsparad
Ja
Övriga uppgifter
Vetenskapsområden
Statistik; Data- och informationsvetenskap
Nyckelord
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Förlagets internationalitet
Internationell
Internationell sampublikation
Ja
Sampublikation med ett företag
Ja
DOI
10.1109/ICIP49359.2023.10222439
Publikationen ingår i undervisnings- och kulturministeriets datainsamling
Ja