这里总结科研中点云的任务，目的是在总结并且自己可以快速回顾 统计流形 名称 会议/期刊 级别 备注 A Statistical Manifold Framework for Point Cloud Data ICML2022 CCF-A 统计流形 Information Geometric Framework for Comparing Point Clouds - - 统计流形 1. A Statistical Manifold Framework for Point Cloud Data 论文总结链接：http…
StraightPCF: Straight Point Cloud Filtering 3. Motivation 这里主要讲到了ScoreDenoise和IterativePFN的方法和区别，这里值得一提的是迭代PFN是给GT逐步增加噪声让噪声点云逐步接近的，但是StraightPCF则是直接一步到位，走直线+控制速度 这篇文章的作者是Dasith de Silva Edirimuni，就是迭代PFN的作者，这里进行进一步的改进 4. Method 4.1 Filtering via straight flows…
PathNet: Path-Selective Point Cloud Denoising Abstract 当前的点云降噪（PCD）通常依赖于单一网络，试图训练参数来适应每个点云的噪声，单丝忽略了不同噪声程度和几何结构可能各异。 基于强化学习（RL），基于路径选择（Path-Selective） 动态选择最合适每个点的去噪路径 创新点： 首次在去噪任务中引入几何感知和噪声感知的奖励函数，训练RL中的路由代理，使其聪明地选择去噪路径 路由代理和去噪网络是联合训练的，从而有效避免了过度平滑或去噪不足的问题 1. In…
PointNet Conclusion 无序性 主要解决的是点云的无序性。例如点云数据(P_1,P_2,\cdots,P_n)和重新排列后的(P_3,P_1,P_5,\cdots,P_n)在点云是相同的，但是在神经网络中可能会是不同的输入。 主要任务 3D物体分类 3D语义分割 局部分割：输入是单个点云（飞机），预测每个点属于哪个部件，机翼机身 场景分割：输入是场景的一部分，预测每个点属于哪个类别 输出是n\times m矩阵，n是点数，m是可能的语义类别数，每个点都有m维得分向量。 T-Net: 我所理解的T-N…
科研
【表面重建】Surface Reconstruction from Point Clouds without Normals by Parametrizing the Gauss Formula（PGR）
Surface Reconstruction from Point Clouds without Normals by Parametrizing the Gauss Formula 团队主页链接：https://jsnln.github.io/tog2022_pgr/ TOG2022，在Siggraph2023进行展示 概括：这篇文章提出了一种基于参数化高斯公式的方法，用于从没有法向量的点云中进行重建。不依赖数据驱动，而是基于高斯公式在势理论（Potential Theory）中的应用。高斯公式描述了一个区域的指…
Information Geometric Framework for Comparing Point Clouds - 用于比较点云的信息几何框架 Abstract 研究问题：将点云视为某个概率密度分布（PDF）上的样本，赋予点云空间统计流形结构，统计流形使得可以用信息几何工具来分析点云 采用的方法： 使用高斯混合模型（GMM）计算点云的概率密度分布函数（PDF） 使用修改版的对称KL散度 来衡量两个点云的PDF之间的相似性 1. Introduction [x] 本文研究目标 开发一个理论和计算框架，用于比较点…
A Statistical Manifold Framework for Point Cloud Data 1. Introduction 自编码器的两种应用 简介 3D形状变形 应用 1：3D 形状变形（Shape Morphing） 目标：平滑地将一个 3D 形状（如圆柱）变形为另一个 3D 形状（如圆锥）。 方法： 训练一个 自编码器（Autoencoder），将 3D 点云（圆柱和圆锥）映射到一个低维的潜在空间（Latent Space）。 在这个潜在空间中，使用 黎曼度量（Riemannian Metri…
基于顶点聚类的网格简化分析 摘要：本文实现了本课程的作业一——网格简化，使用的是顶点聚类的方法，使用了不同的合并新顶点的方法进行对比，并且尝试加入纹理贴图进行实验。 关键词：顶点聚类、网格简化、纹理贴图 一、实验内容 1.1 实验要求 实验要求为参考教材，实现一种网格简化的方法。在本实验中选择的是顶点聚类的方法。 1.2 实验目的 本实验目的如下： 1) 使用顶点聚类的方法完成网格简化 2) 对于生成新顶点选择不同的方法，有取平均值方法、取中值方法来选取的方法 3) 对于带有纹理图的mesh进行分析与讨论 1.3 …
打分：⭐⭐⭐⭐⭐⭐ 使用光线追踪生成相机光线 很通透地讲述了各种坐标以及屏幕的关系 特别值得一看，我甚至想对其进行翻译 打分：⭐⭐⭐⭐ 《GAMES101》作业框架问题详解 - 知乎 輕山柒海 主要针对了作业一、二、三框架的问题 透视投影关于n,f正负的讨论 关于重心插值里面的w分量的讨论，例如仔细剖析代码，为什么w=1？【值得一看】 提出了解决方案 打分：⭐⭐⭐⭐ 变换以及重心坐标和矫正插值的理解 - 知乎回答 輕山柒海 讲解了变换 重心坐标
Games101作业2 一、任务 需要自己填写rasterize_triangle(const Triangle& t)函数 该函数的内部工作流程如下： 创建三角形的2维bounding box。 遍历此 bounding box 内的所有像素（使用其整数索引）。然后，使用像素中心的屏幕空间坐标来检查中心点是否在三角形内。 如果在内部，则将其位置处的插值深度值 (interpolated depth value) 与深度缓冲区 (depth buffer) 中的相应值进行比较。 如果当前点更靠近相机，请设置…
