基于深度学习的遮挡点云对称性检测

对称检测一直是计算机图形学中的经典问题，许多方法依赖于传统的几何方法。然而，近年来，深度学习的兴起改变了计算机图形学的格局。本文旨在通过深度学习方法解决遮挡点云的对称检测问题。据我们所知，这是首次利用深度学习来解决此类问题。在该深度学习框架中，我们采用了双重监督机制：对称平面上的点和法向量，以帮助我们精确定位对称平面。我们在YCB-视频数据集上进行了实验，并展示了我们方法的有效性。