Snowflake Point Deconvolution：点云补全与生成的革命性开源项目

Snowflake Point Deconvolution：点云补全与生成的革命性开源项目

SnowflakeNet (TPAMI 2023) Snowflake Point Deconvolution for Point Cloud Completion and Generation with Skip-Transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sn/SnowflakeNet

项目介绍

Snowflake Point Deconvolution（SPD）是一个基于Skip-Transformer的点云补全和生成项目，最初发表于ICCV 2021，并在2023年扩展后收录于TPAMI。该项目由Peng Xiang、Xin Wen等研究人员共同开发，旨在解决现有点云补全方法在局部几何细节揭示上的不足。通过引入雪花样点解卷积（SPD），该技术能够生成结构紧凑且细节丰富的点云，显著提升三维形状的局部结构特性表现。

项目技术分析

核心技术：雪花样点解卷积（SPD）

SPD将点云生成过程模拟为雪花样生长，逐层分裂父点以生成子点。其创新之处在于结合了Skip-Transformer，利用注意力机制总结前一层分裂模式，以优化当前层的点分裂过程。这种机制使得生成的点云在局部区域具有更高的几何细节和结构紧凑性。

技术框架

• Skip-Transformer：通过注意力机制增强点分裂模式的学习。
• 多层次解卷积：逐层细化点云细节，确保生成的点云在局部和全局结构上的准确性。
• 多种任务支持：不仅限于点云补全，还扩展到点云自编码、生成、单视图重建和上采样等任务。

项目及技术应用场景

1. 点云补全：在ShapeNet-34/21和PCN数据集上实现高性能补全，特别适用于未见类别补全。
2. 点云自编码与生成：通过自编码技术生成新颖的三维形状。
3. 单视图重建（SVR）：从单一视角图像重建三维点云。
4. 点云上采样（PU）：提升点云密度，增强细节表现。

项目特点

• 细节丰富：SPD技术能够精确揭示三维形状的局部几何细节。
• 通用性强：适用于多种生成任务，不仅限于点云补全。
• 性能优越：在多个常用基准测试中超越现有最佳方法。
• 开源友好：项目代码开源，提供预训练模型，易于上手和扩展。

快速上手

环境搭建

# 创建Python环境
$ cd SnowflakeNet
$ conda create -n spd python=3.7
$ conda activate spd
$ pip3 install -r requirements.txt

# 安装PyTorch
$ pip3 install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

构建PyTorch扩展

cd models/pointnet2_ops_lib
python setup.py install

cd ../..

cd loss_functions/Chamfer3D
python setup.py install

cd ../emd
python setup.py install

预训练模型

项目提供了不同任务上的预训练模型，可通过以下链接获取：

• SnowflakeNet预训练模型

备用链接：

• SnowflakeNet预训练模型（密码：oy5c）

点分裂路径可视化

项目在visualization文件夹中提供了点分裂路径的可视化代码，方便研究人员和开发者直观理解SPD的工作原理。

结语

Snowflake Point Deconvolution项目以其创新的技术架构和广泛的应用场景，成为点云处理领域的亮点。无论是学术研究还是工业应用，SPD都展示了巨大的潜力和价值。欢迎广大开发者和技术爱好者使用和贡献，共同推动点云技术的进步！

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项目开源协议：MIT License

项目地址：SnowflakeNet

参考文献：

@ARTICLE{xiang2023SPD,
  author={Xiang, Peng and Wen, Xin and Liu, Yu-Shen and Cao, Yan-Pei and Wan, Pengfei and Zheng, Wen and Han, Zhizhong},
  journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence}, 
  title={Snowflake Point Deconvolution for Point Cloud Completion and Generation With Skip-Transformer}, 
  year={2023},
  volume={45},
  number={5},
  pages={6320-6338},
  doi={10.1109/TPAMI.2022.3217161}
}

@inproceedings{xiang2021snowflakenet,
  title={{SnowflakeNet}: Point Cloud Completion by Snowflake Point Deconvolution with Skip-Transformer},
  author={Xiang, Peng and Wen, Xin and Liu, Yu-Shen and Cao, Yan-Pei and Wan, Pengfei and Zheng, Wen and Han, Zhizhong},
  booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)},
  year={2021}
}

SnowflakeNet (TPAMI 2023) Snowflake Point Deconvolution for Point Cloud Completion and Generation with Skip-Transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sn/SnowflakeNet