شبكة تكبير مُحدَّدة بالسطح المعلمي لسحابة النقاط

تصميم معزز للسحابة النقطية، والذي يهدف إلى إنتاج سحابة نُقطية نظيفة وكثيفة بالاعتماد على تمثيل نُقطي خفيف، يُعد مشكلة أساسية وصعبة في رؤية الحاسوب. سعى عدد من المحاولات لتحقيق هذا الهدف من خلال إقامة دالة تطابق بين النقط باستخدام الشبكات العصبية العميقة. ومع ذلك، فإن هذه النهج عرضة لإنتاج نقاط شاذة نظرًا لغياب قيود واضحة على المستوى السطحي. لحل هذه المشكلة، نُقدّم منظّمًا سطحيًا جديدًا إلى شبكة المعزز من خلال إجبار الشبكة العصبية على تعلّم السطح المُعامل بالشكل البارامتري الكامن، المُمثّل بواسطة دوال بيسيوبك (bicubic) ودوال الدوران، بحيث تُقيد النقاط الجديدة التي يتم إنشاؤها على هذا السطح الكامن. تم دمج هذه التصاميم في شبكتين مختلفتين لتحليل مهامين يستفيدان من طبقات المعززة: معزز السحابة النقطية وتحسين السحابة النقطية، وذلك لتقييم الأداء. تُظهر النتائج التجريبية المتطورة على كلا المهمتين فعالية الطريقة المقترحة. يمكن الوصول إلى الكود عبر الرابط: https://github.com/corecai163/PSCU.