PU-Net：Point Cloud Upsampling Network

摘要 本文提出了一种数据驱动的点云上采样技术，关键思想是学习每个点的多级特征，并通过隐含在特征空间中的多分支卷积单元扩展点集。 然后将扩展的特征拆分为多个特征，然后将其重构为上采样点集。 该网络是在补丁级别应用的，具有联合损失函数，该函数鼓励向上采样的点以均匀分布的形式保留在基础表面上。实验结果表明，本文的上采样点具有更好的均匀性，并且更靠近下层表面。 与之前的工作不同，本文是学习基于点的几何语义

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