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One Shot Learning for Edge Detection on Point Clouds

计算机科学 弹丸 GSM演进的增强数据速率 边缘检测 点云 计算机图形学(图像) 人工智能 计算机视觉 图像处理 图像(数学) 有机化学 化学
作者
Zhikun Tu,Yuhe Zhang,Y. Jia,Kang Li,Daniel Cohen‐Or
出处
期刊:IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-12
标识
DOI:10.1109/tvcg.2025.3542475
摘要

Each scanner possesses its unique characteristics and exhibits its distinct sampling error distribution. Training a network on a dataset that includes data collected from different scanners is less effective than training it on data specific to a single scanner. Therefore, we present a novel one-shot learning method allowing for edge extraction on point clouds, by learning the specific data distribution of the target point cloud, and thus achieve superior results compared to networks that were trained on general data distributions. More specifically, we present how to train a lightweight network named OSFENet (One-Shot Feature Extraction Network), by designing a filtered-KNN-based surface patch representation that supports a one-shot learning framework. Additionally, we introduce an RBF_DoS module, which integrates Radial Basis Function-based Descriptor of the Surface patch, highly beneficial for the edge extraction on point clouds. The advantage of the proposed OSFENet is demonstrated through comparative analyses against 7 baselines on the ABC dataset, and its practical utility is validated by results across diverse real-scanned datasets, including indoor scenes like S3DIS dataset, and outdoor scenes such as the Semantic3D dataset and UrbanBIS dataset.
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