A Strong View-Free Baseline Approach for Single-View Image Guided Point Cloud Completion

📄 arXiv: 2506.15747v2 📥 PDF

作者: Fangzhou Lin, Zilin Dai, Rigved Sanku, Songlin Hou, Kazunori D Yamada, Haichong K. Zhang, Ziming Zhang

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2025-06-18 (更新: 2025-12-05)

备注: 7 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出一种无视角图像引导的单视图点云补全基线方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 单视图点云补全 多模态学习 注意力机制 几何结构 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的SVIPC方法依赖于图像引导，但其必要性尚未得到深入研究，限制了方法的灵活性和适用性。
  2. 本文提出了一种基于注意力机制的多分支编码-解码网络，能够仅依赖部分点云进行补全，避免了对图像的依赖。
  3. 在ShapeNet-ViPC数据集上的实验结果显示，所提方法在性能上显著优于现有的最先进SVIPC方法，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

单视图图像引导的点云补全（SVIPC）任务旨在利用单视图图像从部分输入重建完整的点云。尽管以往研究已证明这种多模态方法的有效性，但图像引导的基本必要性尚未得到充分探讨。为此，本文提出了一种强基线方法，基于仅输入部分点云的注意力多分支编码-解码网络，且为无视角设计。我们提出的层次自融合机制通过交叉注意力和自注意力层有效整合多条信息流，丰富特征表示并增强网络捕捉几何结构的能力。在ShapeNet-ViPC数据集上的大量实验和消融研究表明，我们的无视角框架在性能上优于现有的SVIPC方法。我们希望这些发现能为SVIPC中的多模态学习发展提供新见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决单视图图像引导的点云补全任务中的图像依赖问题。现有方法通常需要图像作为引导，限制了其在实际应用中的灵活性和适用性。

核心思路：我们提出了一种无视角的强基线方法，利用仅部分点云作为输入，通过多分支编码-解码网络进行补全。这种设计旨在减少对图像的依赖，同时保持高效的补全能力。

技术框架：整体架构包括一个多分支的编码器-解码器网络，采用层次自融合机制。该机制通过交叉注意力和自注意力层整合来自不同信息流的特征，增强特征表示能力。

关键创新：最重要的创新点在于提出了无视角的补全方法，打破了传统方法对图像的依赖，展示了在仅使用部分点云的情况下仍能实现高效补全的能力。

关键设计：网络结构中使用了多分支设计，结合交叉注意力和自注意力层，优化了特征融合过程。损失函数设计上，采用了针对几何结构的特定损失，以提升补全效果。

📊 实验亮点

在ShapeNet-ViPC数据集上的实验结果表明，所提无视角框架在补全性能上超越了现有的最先进SVIPC方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充），验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和虚拟现实等场景。在这些领域中，点云数据的完整性至关重要，本文的方法能够在缺乏图像信息的情况下，仍然实现高质量的点云补全，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The single-view image guided point cloud completion (SVIPC) task aims to reconstruct a complete point cloud from a partial input with the help of a single-view image. While previous works have demonstrated the effectiveness of this multimodal approach, the fundamental necessity of image guidance remains largely unexamined. To explore this, we propose a strong baseline approach for SVIPC based on an attention-based multi-branch encoder-decoder network that only takes partial point clouds as input, view-free. Our hierarchical self-fusion mechanism, driven by cross-attention and self-attention layers, effectively integrates information across multiple streams, enriching feature representations and strengthening the networks ability to capture geometric structures. Extensive experiments and ablation studies on the ShapeNet-ViPC dataset demonstrate that our view-free framework performs superiorly to state-of-the-art SVIPC methods. We hope our findings provide new insights into the development of multimodal learning in SVIPC. Our demo code will be available at https://github.com/Zhang-VISLab.