A Conditional Point Diffusion-Refinement Paradigm for 3D Point Cloud Completion的数据集是什么

论文"A Conditional Point Diffusion-Refinement Paradigm for 3D Point Cloud Completion"中使用了两个数据集：ShapeNet和Completion3D。

ShapeNet是一个大规模的3D模型数据集，包括各种物体的3D模型，如椅子、桌子、船等。

Completion3D是一个专门用于点云补全任务的数据集，包括从ShapeNet中选择的13个类别的3D物体模型。每个模型被渲染为1024个点的点云，然后在其中随机遮挡一部分点，形成不完整的点云作为输入，要求模型将其补全为完整的点云。

相关问题

A Conditional Point Diffusion-Refinement Paradigm for 3D Point Cloud Completion讲了什么

这篇论文提出了一种新的条件点扩散-精炼（CPD-R）框架，用于3D点云完成，即预测缺失的点云数据。该框架由两个阶段组成：点扩散和点精炼。在点扩散阶段，模型使用条件点扩散（CPD）来生成初始完整点云。在点精炼阶段，模型采用层次点精炼（HPR）算法对初始点云进行多次迭代，以获得更准确的点云完成结果。实验表明，该方法在多个数据集上都取得了最先进的结果，并且可以用于多个应用，如物体识别、姿态估计和场景重建等。