HGACNet: Hierarchical Graph Attention Network for Cross-Modal Point Cloud Completion

📄 arXiv: 2509.13692v1 📥 PDF

作者: Yadan Zeng, Jiadong Zhou, Xiaohan Li, I-Ming Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-17

备注: 9 pages, 6 figures

💡 一句话要点

HGACNet：用于跨模态点云补全的分层图注意力网络

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 点云补全 跨模态融合 图注意力网络 机器人感知 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理因遮挡和传感器限制导致的点云不完整问题，影响下游任务。
  2. HGACNet通过分层图注意力编码器和多尺度跨模态融合模块，结合图像信息补全点云。
  3. 在ShapeNet-ViPC和YCB-Complete数据集上的实验表明，HGACNet达到了state-of-the-art的性能。

📝 摘要（中文）

点云补全对于机器人感知、物体重建以及支持抓取规划、避障和操作等下游任务至关重要。然而，由自遮挡和传感器限制导致的不完整几何形状会显著降低下游推理和交互的性能。为了应对这些挑战，我们提出了HGACNet，这是一个新颖的框架，通过分层编码3D几何特征并将它们与来自单视角RGB图像的图像引导先验融合，来重建单个物体的完整点云。我们方法的核心是分层图注意力（HGA）编码器，它通过基于图注意力的下采样自适应地选择关键局部点，并逐步细化分层几何特征，以更好地捕获结构连续性和空间关系。为了加强跨模态交互，我们进一步设计了一个多尺度跨模态融合（MSCF）模块，该模块执行分层几何特征和结构化视觉表示之间的基于注意力的特征对齐，从而为补全提供细粒度的语义指导。此外，我们提出了对比损失（C-Loss）来显式地对齐跨模态的特征分布，从而提高模态差异下的补全保真度。最后，在ShapeNet-ViPC基准和YCB-Complete数据集上进行的大量实验证实了HGACNet的有效性，展示了最先进的性能以及在真实世界机器人操作任务中的强大适用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决由于自遮挡和传感器限制导致的点云数据不完整问题。现有方法通常难以有效地融合几何特征和视觉信息，导致补全的点云质量不高，影响下游任务的性能。

核心思路：论文的核心思路是利用分层图注意力网络（HGA）提取点云的几何特征，并结合多尺度跨模态融合（MSCF）模块，将RGB图像的视觉信息融入到点云补全过程中。通过对比损失（C-Loss）显式对齐跨模态特征分布，从而提高补全的准确性和鲁棒性。

技术框架：HGACNet的整体框架包括以下几个主要模块：1) 分层图注意力（HGA）编码器：用于提取点云的分层几何特征。2) 多尺度跨模态融合（MSCF）模块：用于融合几何特征和视觉特征。3) 解码器：用于重建完整的点云。4) 对比损失（C-Loss）：用于对齐跨模态特征分布。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了分层图注意力网络（HGA），能够自适应地选择关键局部点，并逐步细化分层几何特征。2) 设计了多尺度跨模态融合（MSCF）模块，能够有效地融合几何特征和视觉特征，实现细粒度的语义引导。3) 引入了对比损失（C-Loss），显式地对齐跨模态的特征分布，提高补全保真度。

关键设计：HGA编码器使用图注意力机制进行下采样，自适应选择关键点。MSCF模块采用多尺度特征融合，并使用注意力机制进行特征对齐。C-Loss通过最小化跨模态特征之间的距离，实现特征分布的对齐。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HGACNet在ShapeNet-ViPC和YCB-Complete数据集上均取得了state-of-the-art的性能。相较于现有方法，HGACNet能够更准确地补全点云数据，并提高下游任务的性能。论文还在真实世界的机器人操作任务中验证了HGACNet的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人感知、物体重建、自动驾驶等领域。例如，在机器人操作中，可以利用该方法补全不完整的点云数据，提高机器人对环境的感知能力，从而实现更精确的抓取和操作。在自动驾驶领域，可以用于重建周围环境的三维模型，提高车辆的安全性。

📄 摘要（原文）

Point cloud completion is essential for robotic perception, object reconstruction and supporting downstream tasks like grasp planning, obstacle avoidance, and manipulation. However, incomplete geometry caused by self-occlusion and sensor limitations can significantly degrade downstream reasoning and interaction. To address these challenges, we propose HGACNet, a novel framework that reconstructs complete point clouds of individual objects by hierarchically encoding 3D geometric features and fusing them with image-guided priors from a single-view RGB image. At the core of our approach, the Hierarchical Graph Attention (HGA) encoder adaptively selects critical local points through graph attention-based downsampling and progressively refines hierarchical geometric features to better capture structural continuity and spatial relationships. To strengthen cross-modal interaction, we further design a Multi-Scale Cross-Modal Fusion (MSCF) module that performs attention-based feature alignment between hierarchical geometric features and structured visual representations, enabling fine-grained semantic guidance for completion. In addition, we proposed the contrastive loss (C-Loss) to explicitly align the feature distributions across modalities, improving completion fidelity under modality discrepancy. Finally, extensive experiments conducted on both the ShapeNet-ViPC benchmark and the YCB-Complete dataset confirm the effectiveness of HGACNet, demonstrating state-of-the-art performance as well as strong applicability in real-world robotic manipulation tasks.