الخطوة في السحابة: منحنيات التعلم لتحليل شكل السحابة النقطية

تُعاني الكائنات ذات السحابة النقطية المنفصلة من نقص في وصفات الشكل الخاصة بالهندسات ثلاثية الأبعاد. في هذه الورقة، نقدّم طريقة جديدة لدمج المنحنيات الافتراضية في السحاب النقطية. تُجمَّع تسلسلات النقاط المتصلة (أي المنحنيات) أولًا من خلال تنفيذ خطوات موجهة داخل السحابة النقطية، ثم تُدمج لاحقًا مرة أخرى لتعزيز ميزات النقاط الفردية. ونقدّم تنفيذًا فعّالًا للاستراتيجية المقترحة، يشمل عامل تجميع منحنيات جديد يتبعه عامل تجميع منحنيات. تم اختبار طريقة العمل لدينا على عدة مهام تحليل السحاب النقطية، حيث حققنا دقة تصنيف متقدمة جدًا بلغت 94.2% في مهمة تصنيف ModelNet40، وقيمة IoU للInstances بلغت 86.8 في مهمة تجزئة ShapeNetPart، وخطأ جيبي بلغ 0.11 في مهمة تقدير الاتجاهات العادية لـ ModelNet40.