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. Introduction
在(a)中选取了四个区域，分别对应(b)-(d)中的四行，表示四种情况：平坦、弯曲曲面、锐利。而也有不同的噪声进行测试，可以对于每一种噪声都有三个情况进行比较，分别是使用1、3、5个去噪块。最佳情况用有颜色的方框进行表示，蓝色表示1个去噪块最佳、黄色表示3个去噪块最佳、红色表示5个去噪块最佳
可以看出，对于低噪声的时候，我们不需要那么多的去噪块，而高噪声的时候则没有蓝色的方框，即使用更多的去噪块更佳。
✅核心优势：
为每一个点动态选择最合适的网络路径
作者受到图像修复任务的启发，把PCD作为一个逐点决策的问题，每个点选择不同的“去噪路径”，由智能体（Agent）动态选择
3. Method
分成四个部分，分别是Encoder编码器、Denoising Block去噪模块、Decoder解码器、Routing Agent路由选择器（绿色）
1️⃣Encoder编码器
编码器就是将特征学习到高维的层面，对于带噪声的点云\hat{P}
- 归一化到单位球内
- 每个点建立一个局部patch
- 使用两层图卷积网络，这里叫Patch-Graph Module
输出是每个点的初始特征\mathrm{F}^0
\mathrm{F}^0=\text{MLP}(\text{cat}(\textcolor{red}{\max (}\textcolor{blue}{\text{MLP}(\mathrm{G}_1)}\textcolor{red}{)},\text{MLP}(G_2)))
局部特征
G_1的最大值和全局结构的G_2特征进行拼接继续学习
2️⃣Denoising Block去噪模块（重点）
一共T个，每个去噪模块进行特殊设计
模块内有三个部分：
- 共享子网络
f_{share}^t：每个点都经过这个基础特征提取 - 去噪路径子网：包含不同的路径
- 路由agent
f_{ra}^t：根据当前点决定走哪个
\mathrm{F}^t=f_{a^t}^t(f_{share}^t(\mathrm{F}^{t-1})), \quad 1\leq t\leq T
这里a^t是agent选择路径的编号，有路径f_0^t,f_1^t,\cdots,f_{M-1}^t，一般设置M为2
3️⃣Decoder解码器
这里是用于预测位移矢量
从最后一个去噪块\mathrm{F}^T得到每个点的特征，通过max pooling和两个全连接层预测位移向量ε^t，最终获得去噪点云\mathrm{P}^t=\hat{\mathrm{P}}-ε^t
4️⃣Routing Agent路由选择器
状态、动作和奖励的定义
-
状态（
s^t）：在每个去噪块中，状态由当前点的特征以及历史信息（通过 LSTM 捕捉的特征）组成。 -
动作（
a^t）：动作是代理选择的去噪路径。PathNet 有多个去噪路径，代理需要从这些路径中选择最合适的一条。 -
奖励（
r^t）：奖励用于指导代理学习最优的去噪路径选择。奖励的大小反映了代理所选路径的好坏，主要依据去噪效果来判断。
\pi^t(a\mid s^t)=f_{ra}^t(s^t)
左式表示在给定状态s^t下选择动作a的概率，在训练阶段，代理通过采样来探索更多的路径选择，而在测试阶段代理会选择概率最大的路径
奖励的获取：
-
在选择一个动作
a^t后，代理会获得一个奖励r^t，这个反应当前路径选择的质量 -
代理目标是通过强化学习最大化累计奖励
R=\sum_{i=1}^Tr^t
代理的结构：PathNet 中的路由代理由以下几个模块组成：
- 多层感知机（MLP）：用来处理输入特征；
- 最大池化层（Max Pooling）：帮助减少特征的维度；
- LSTM 模块：用于捕捉不同去噪块之间的历史特征，学习去噪路径之间的相关性。
- 全连接层（FC）：进一步处理特征信息；
- 激活函数（Softmax）：用来输出每个路径选择的概率分布。
作者将路径选择过程视作 马尔可夫决策过程（MDP），并通过 强化学习 来训练代理。
我有自己的理解：
问题 回答 Q1：选了路径后，怎么知道好坏？还会换吗？ 不换路径，继续前向传播到下一层，reward 通过最终去噪效果评估 Q2：怎么调整策略？何时调整？ 每轮训练结束后，利用 reward 通过策略梯度更新路径选择策略 Q3：每层的路由器是否共享？ 不共享，每个去噪块 f^t都有独立的 Routing Agentf^t_{ra}，只有f_{share}^t是共享的
损失函数
损失函数主要分为两个部分，分别是去噪损失和排斥损失
-
去噪损失：当然是鼓励尽可能接近Ground Truth
-
排斥损失：用于减轻去噪之后点云某些点过于聚集
L^t_r=\Vert \mathrm{p}^t-\mathrm{p}_f\Vert_2^2
\mathrm{p}_f是当前去噪点\mathrm{p}^t在真实点云中的最远点，即这个点与去噪点的距离最大（这里不是很懂为什么最远点的距离要作为损失函数可以让点不聚集？）
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