CDAF：一种用于点云补全的跨模态双通道上采样自适应融合网络

《Image and Vision Computing》：CDAF: Cross-Modal and Dual-channel Upsample Adaptive Fusion network for Point Cloud Completion

点云补全方法CDAF通过融合深度图与点云数据，采用双通道注意力机制和自适应融合网络提升补全精度，实验表明其在ShapeNet-55和KITTI数据集上优于现有方法。

　　点云数据在现实世界的应用中扮演着至关重要的角色，尤其是在自动驾驶和机器人技术等领域。然而，由于传感器视角的限制、分辨率的不足以及物体之间的遮挡，点云数据常常存在不完整、稀疏和噪声问题。这些问题严重制约了点云数据在实际任务中的应用效果，例如分类、分割和三维重建。因此，如何有效地进行点云补全成为研究的重要课题。

近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始探索更先进的点云补全方法。早期的方法主要依赖于几何属性和点之间的关系，通过这些信息来推测缺失的部分。尽管这些方法在某些特定场景中取得了成功，但在面对复杂和不规则的点云数据时，其效果仍然有限。随着对点云数据处理需求的增加，研究者开始尝试将二维图像处理中的技术引入到三维点云补全中。例如，使用体素化和卷积操作等手段来增强点云的特征表示。

在自然语言处理和计算机视觉领域，Transformer模型的成功为点云补全提供了新的思路。许多研究者开始采用编码器-解码器的结构来处理点云数据，这种方法在处理序列数据方面表现出色，但其在点云数据上的应用仍然面临挑战。点云数据的稀疏性和非结构化特性使得从不完整数据到完整数据的映射变得困难。为了解决这一问题，研究者们尝试将图像作为补充数据，以提供更多的纹理和结构信息。然而，图像和点云属于不同的模态，这在模型训练和设计上带来了额外的复杂性。此外，获取与点云数据匹配的完整图像仍然是一项挑战。

针对这些挑战，本文提出了一种新颖的跨模态和双通道上采样自适应融合网络（CDAF）。该网络通过双通道注意力机制和门控单元，将深度图与点云数据进行有效融合，从而显著提高补全的准确性和细节恢复能力。CDAF的核心模块包括跨模态特征增强（CMFE）和双通道上采样自适应融合（DUAF）。CMFE模块利用空间激活通道注意力机制来建模通道间的依赖关系，并通过最大-西格莫德注意力机制来对齐深度图和点云之间的跨模态特征。这一机制不仅提升了点云的特征表示能力，还增强了不同模态之间的信息交互。

DUAF模块则通过并行结构分析和相似性对齐分支，逐步优化粗略的点云数据。该模块能够自适应地融合局部几何先验和全局形状一致性，从而在不同复杂度的点云补全任务中表现出色。结构分析分支利用编码器来识别粗略点云中的局部缺失部分，而相似性对齐分支则在点级别上识别和融合相似的结构特征。这种融合过程依赖于空间维度上的自适应通道选择，使得模型能够更灵活地处理各种不完整的点云数据。

为了验证CDAF的有效性，本文在多个基准数据集上进行了实验。实验结果表明，CDAF在点云补全任务中优于现有的最先进的方法，展示了其在全局形状理解和细节恢复方面的优越性能。此外，本文还对CDAF的各个模块进行了详细的分析，并通过消融实验验证了每个组件对整体性能的贡献。结果表明，CMFE和DUAF模块在提升点云补全效果方面起到了关键作用。

本文的研究贡献主要体现在以下几个方面：首先，设计了一种新的CDAF网络，显著提升了点云补全在全局形状理解和细节恢复方面的性能。其次，提出了一种跨模态特征增强模块CMFE，利用点云增强注意力机制来增强点云的特征表示能力。第三，引入了一种双通道上采样自适应融合模块DUAF，该模块能够有效地处理各种不完整的点云形状，通过联合学习局部形状先验和自相似性来实现更精确的补全效果。

在实验部分，本文详细描述了用于点云补全的数据集和评估指标。然后，阐述了CDAF方法在这些数据集上的表现。最终，通过在PCN数据集、ShapeNet-55/34数据集和KITTI基准数据集上的实验，验证了CDAF的有效性。此外，本文还提供了对CDAF方法的消融研究和全面模型分析，以进一步理解其性能提升的原因。

在结论部分，本文总结了CDAF网络在点云补全任务中的创新点。CDAF通过利用深度图来指导不完整点云的补全，使网络能够从深度数据中学习到有用的信息。同时，本文引入了一种最大-西格莫德注意力查询策略，以动态生成有效的粗略点云标签。此外，还采用了门控单元来捕捉点云数据中的局部和全局特征。这些设计使得CDAF能够在不同复杂度的点云补全任务中表现出色。

本文还提供了额外的实验结果，展示了CDAF在ShapeNet-55数据集上的完整性能。在该数据集上，模型被测试在三种难度级别下：简单、中等和困难。实验结果表明，CDAF在所有类别中均取得了最佳性能。这进一步证明了CDAF在处理复杂点云补全任务中的有效性。

在作者贡献声明部分，本文详细列出了四位作者的贡献。刘明主要负责撰写和编辑、可视化、验证和软件开发。李健则负责撰写和编辑、验证、监督和方法设计。赵 Duo Han 主要负责软件开发和方法设计。王琴负责撰写和编辑、监督和方法设计。四位作者的分工使得CDAF的提出和实现更加系统和全面。

在竞争利益声明部分，本文声明了作者的潜在竞争利益。王琴报告称，本研究得到了南京邮电大学的资助。如果还有其他作者，他们声明没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所报告的研究成果。

在致谢部分，本文感谢了多个资助项目的支持。其中包括量子科学与技术创新计划、江苏省重点研发计划中的工业前景和关键技术项目、国家自然科学基金以及江苏省自然科学基金。这些资助为本文的研究提供了必要的资源和支持，使得CDAF的提出和实现成为可能。

综上所述，本文提出的CDAF网络在点云补全任务中展现出显著的优势。通过跨模态特征增强和双通道上采样自适应融合机制，CDAF能够有效地处理各种不完整的点云数据，提高补全的准确性和细节恢复能力。实验结果表明，CDAF在多个基准数据集上均取得了最佳性能，验证了其在点云补全任务中的有效性。此外，本文对CDAF的各个模块进行了详细的分析，并通过消融实验验证了每个组件的贡献，进一步说明了CDAF在提升点云补全效果方面的潜力。这些研究成果为未来的点云补全技术提供了新的思路和方法，有助于推动相关领域的进一步发展。