Anisotropic octrees: a tool for fast normals estimation on unorganized point clouds
Notice bibliographique
Résumé
With the recent advances in remote sensing of objects and environments, point cloud processing has become a\nmajor field of study. Three-dimensional point cloud collected with remote sensing instruments may be very large,\ncontaining up to several tens of billions of points. This imposes the use for efficient and automatic algorithms to\nextract geometric or structural elements of the scanned surfaces. In this paper, we focus on the estimation of normal\ndirections in an unorganized point cloud and provide a curvature indicator. We avoid point-wise operations to accelerate\nthe running time for normals estimation. Instead, our method rely on an innovative anisotropic partitioning\nof the point cloud using an octree structure guided by the geometric complexity of the data and generates patches\nof points. These patches are then approximated by a quadratic surface in order to estimate the normal directions\nand curvatures. Our method has been applied to six models of various types presenting different characteristics and\nperforms, in average, 2.65 times faster than multi-threads implementations available in current pieces of software.\nThe results obtained are a compromise between running time efficiency and normals accuracy. Moreover, this\nwork opens up promising perspectives and can be easily inserted in wide range of workflows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».