西浦、利物浦大学提出：点云数据增强首个全面综述

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• 这是第一篇全面调查点云数据增强方法的综述，涵盖了点云数据增强的最新进展。根据增强操作的特质，我们提出了一个点云数据增强方法的分类体系。
• 本研究总结了各种点云数据增强方法，讨论了它们在典型的点云处理任务（如检测、分割和分类）中的应用，并为未来的潜在研究提供了建议。

• 研究人员没有充分研究进行点云数据增强的对抗性变形、上采样、补全和生成。鉴于GAN和扩散模型的进步，这些模型可用于生成现实和多样化的点云实例。未来的研究应该在特定点云处理任务的基准数据集上评估这些方法，以评估它们作为增强技术的有效性。
• 目前，很少有研究针对不同的点云处理任务，使用一致的基线网络和数据集来评估点云数据增强方法的性能。这样的评估将增强我们对不同增强方法性能的理解。因此，未来的研究工作可能侧重于建立新的方法、指标和/或数据集，以评估点云数据增强方法的有效性及其对深度学习模型性能的影响。
• 当应用于大规模点云数据集时，某些特定增强方法可能会导致计算成本高昂。未来的工作可以集中在开发有效的算法，在计算成本和增强效率之间进行权衡。此外，一些特定点云增强方法相对复杂，难以复现。建议开发即插即用方法，促进其广泛采用。
• 对于点云数据增强，缺乏普遍接受的基本增强操作组合。因此，未来的工作需要建立一个标准协议，在不牺牲增强效率的情况下，为不同的应用领域、任务和/或数据集选择增强操作。
• 通过增强生成的多个点云变体会影响一致性学习的有效性。目前，据我们所知，一致性学习中只使用了基本的增强方法。探索特定点云增强方法，如对抗变形和生成增强，为提高一致性学习的有效性提供了一种有趣的方法，被认为是一个有价值的未来研究方向。
• 目前，将基础点云增强方法与特定点云增强方法相结合的研究有限。这样的组合有可能进一步增加数据增强的多功能性，值得未来的研究。
• 增强需要真实地模拟点云数据的变化，如物体大小、位置、方向、外观和环境的变化，以确保模拟数据与现实世界的情况保持一致，并保持语义正确。未来的研究可以着眼于标准化各种增强范围，以适应特定的应用场景。
• 某些应用，如目标检测，可能涉及场景中的动态物体。在动态环境中捕获的点云可能需要考虑物体时间变化的特定增强策略。例如，可以设计运动物体的特定轨迹，这可以通过一组组合增强操作来实现，例如平移，旋转和丢弃。
• ViT在简单组合基本操作的情况下，在分割和分类任务上也取得了较强的性能。当与最先进的ViT作为骨干网络集成时，探索增强方法的性能将是有意义的。

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