3D 视觉

CloudDiffusion: Diffusion-Based Scene Completion in the Point Cloud Domain

PointDiffusion: 点云领域的基于扩散的场景补全

Chidera Agbasiere, Mikhail Sannikov, Faith Ogunwoye, Erik Shaikhiev, Alex Kozinov, Ilya Mikhalchuk, Iana Zhura, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科学技术学院智能空间机器人实验室） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出多令牌高斯VAE和锚点ICP地面真值精化，实现单步扩散场景补全，在SemanticKITTI上平方倒角距离降低16倍，推理延迟降低25-143倍。

Continuum limit of hypergraph $p$-Laplacian equations on point clouds

超图 $p$-拉普拉斯方程在点云上的连续极限

Kehan Shi

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种在点云上基于超图学习的 $p$-拉普拉斯方程的连续极限模型，通过分析解的渐进行为，得出了带有混合边界条件的加权 $p$-拉普拉斯方程的离散化方法。

CADSpotting: Robust Panoptic Symbol Spotting on Large-Scale CAD Drawings

CADSpotting：面向大规模CAD图纸的稳健全景符号定位方法

Fuyi Yang, Jiazuo Mu, Yanshun Zhang, Mingqian Zhang, Junxiong Zhang, Yongjian Luo, Lan Xu, Jingyi Yu, Yujiao Shi, Yingliang Zhang

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CADSpotting是一种采用3D点云模型与SWA技术的方法，结合新数据集LS-CAD，在大规模CAD图纸符号定位上性能优于现有方法，可用于自动化3D室内重建。

Comments 16pages, 14 figures, Project web-page: https://yangfy2023.github.io/CADspotting/