14、3D 点云生成与编码：从算法到实践

3D 点云生成与编码：从算法到实践

在当今的科技领域，3D 技术的发展日新月异，3D 点云作为描述物体表面信息的重要数据形式，在多个领域发挥着关键作用。本文将深入探讨 3D 点云的生成与编码技术，介绍相关的实验、模型以及它们的性能表现。

1. 实验设置

在进行 3D 点云的自动编码和生成实验时，研究人员选用了 ShapeNet 数据集中的飞机、椅子和汽车类别。对于多模态形状补全任务，则采用了 Genre 的 ShapeNet 渲染数据。

为了公平比较不同方法的性能，使用了多种评估指标：
- 对称 Chamfer 距离（CD） 和 地球移动距离（EMD） ：用于评估重建点云的质量。
- 最小匹配距离（MMD） 、 覆盖分数（COV） 和 1 - NN 分类器准确率（1 - NNA） ：用于评估无条件生成点云的质量。
- 总互差（TMD） 和 最小匹配距离（MMD） ：用于评估条件生成任务中的多模态形状补全性能。

在测量这些指标之前，会将每个点云归一化到单位球体。

2. 形状自动编码

研究人员将自己的模型与当前最先进的点云自动编码器进行了定量比较，包括 AtlasNet 变体、PointFlow（PF）、ShapeGF 和 DPM 等。结果显示，在 EMD 指标上，该方法始终优于其他方法。这表明重建的点云在表面上的点分布更加均匀，