FuNet: 포인트 클라우드 완성을 위한 다중 특징 융합 네트워크

포인트 클라우드의 밀집화는 시각적 응용에서 중요한 도전 과제입니다. 특히 지역적이고 불완전한 포인트 클라우드에서 완전하고 밀집된 포인트 클라우드를 추정할 때 더욱 그렇습니다. 이 논문은 이 문제를 해결하기 위해 FuNet이라는 포인트 클라우드 완성 네트워크를 소개합니다. 현재의 포인트 클라우드 완성 네트워크는 포인트 기반 처리와 컨볼루션 기반 처리를 포함한 다양한 방법론을 채택하고 있습니다. 전통적인 형상 완성 접근 방식과 달리 FuNet은 포인트 기반 처리와 컨볼루션 기반 처리를 결합하여 그 특징을 추출하고, 주의 모듈을 통해 이들을 융합하여 1024 포인트에서 16,384 포인트로 완전한 포인트 클라우드를 생성합니다. 실험 결과에 따르면 최적의 완성 네트워크를 비교할 때 FuNet은 ShapeNet 데이터셋에서 CD를 5.17% 감소시키고 F-score를 4.75% 증가시킵니다. 또한, FuNet은 소규모 샘플 데이터셋의 대부분 카테고리에서도 더 나은 결과를 달성합니다.