CasPoinTr: Point Cloud Completion with Cascaded Networks and Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2509.23375v1 📥 PDF

作者: Yifan Yang, Yuxiang Yan, Boda Liu, Jian Pu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-27

备注: Accepted to IROS2025

💡 一句话要点

CasPoinTr：基于级联网络和知识蒸馏的点云补全框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 点云补全 级联网络 知识蒸馏 三维重建 深度学习

📋 核心要点

  1. 现实环境中采集的点云常因传感器限制、视角单一、遮挡和噪声而不完整，点云补全至关重要。
  2. CasPoinTr采用级联网络，先进行形状重建，再融合信息完成补全，并利用知识蒸馏提升性能。
  3. 实验表明，CasPoinTr在ShapeNet-55数据集上优于现有方法，尤其在形状恢复和细节保持方面。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的点云补全框架CasPoinTr，该框架利用级联网络和知识蒸馏技术。CasPoinTr将补全任务分解为两个协同阶段：形状重建阶段，生成辅助信息；融合补全阶段，利用辅助信息和知识蒸馏生成最终输出。通过知识蒸馏，在更密集点云上训练的教师模型将不完整-完整关联知识传递给学生模型，增强其估计整体形状和预测缺失区域的能力。级联网络和知识蒸馏共同增强了模型捕获全局形状上下文和细化局部细节的能力，有效弥合了不完整输入和完整目标之间的差距。在ShapeNet-55数据集上的实验表明，CasPoinTr在形状恢复和细节保持方面优于现有方法，突出了级联结构和蒸馏策略的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：点云补全旨在从不完整的点云数据中恢复出完整的3D形状。现有方法在处理高度不完整的点云时，难以准确预测整体形状和重建缺失区域，尤其是在细节保持方面表现不足。

核心思路：CasPoinTr的核心思路是将点云补全任务分解为两个阶段：首先进行形状重建，生成辅助信息，然后利用这些信息以及知识蒸馏来完成最终的补全。通过知识蒸馏，让学生模型学习教师模型从完整点云中获得的知识，从而更好地理解整体形状和预测缺失区域。

技术框架：CasPoinTr包含两个主要阶段：形状重建（Shape Reconstruction）和融合补全（Fused Completion）。形状重建阶段使用一个网络从不完整的点云中预测一个粗略的完整形状，作为辅助信息。融合补全阶段将原始不完整点云和形状重建阶段的输出作为输入，通过另一个网络进行融合，并利用知识蒸馏技术，生成最终的完整点云。

关键创新：CasPoinTr的关键创新在于级联网络结构和知识蒸馏策略的结合。级联网络允许模型逐步完善点云形状，知识蒸馏则将完整点云的先验知识传递给模型，使其能够更好地处理不完整数据。与现有方法相比，CasPoinTr能够更好地捕获全局形状上下文并细化局部细节。

关键设计：知识蒸馏部分，教师模型在完整的点云上进行训练，学生模型在不完整的点云上进行训练，并学习教师模型的输出。损失函数包括重建损失和蒸馏损失。网络结构方面，具体使用了何种网络结构（例如PointNet++、DGCNN等）以及具体的参数设置，论文中可能有所描述，但摘要中未提及，因此此处未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CasPoinTr在ShapeNet-55数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在形状恢复和细节保持方面优于现有方法。具体的性能数据和对比基线在摘要中未给出，但强调了该方法在不同难度设置下均表现出色，证明了级联结构和蒸馏策略的有效性。

🎯 应用场景

点云补全技术在自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。例如，在自动驾驶中，可以利用点云补全技术修复因传感器遮挡或故障导致的不完整点云数据，提高环境感知能力。在机器人导航中，可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更安全、更高效的导航。该研究的进展将推动这些领域的发展。

📄 摘要（原文）

Point clouds collected from real-world environments are often incomplete due to factors such as limited sensor resolution, single viewpoints, occlusions, and noise. These challenges make point cloud completion essential for various applications. A key difficulty in this task is predicting the overall shape and reconstructing missing regions from highly incomplete point clouds. To address this, we introduce CasPoinTr, a novel point cloud completion framework using cascaded networks and knowledge distillation. CasPoinTr decomposes the completion task into two synergistic stages: Shape Reconstruction, which generates auxiliary information, and Fused Completion, which leverages this information alongside knowledge distillation to generate the final output. Through knowledge distillation, a teacher model trained on denser point clouds transfers incomplete-complete associative knowledge to the student model, enhancing its ability to estimate the overall shape and predict missing regions. Together, the cascaded networks and knowledge distillation enhance the model's ability to capture global shape context while refining local details, effectively bridging the gap between incomplete inputs and complete targets. Experiments on ShapeNet-55 under different difficulty settings demonstrate that CasPoinTr outperforms existing methods in shape recovery and detail preservation, highlighting the effectiveness of our cascaded structure and distillation strategy.