點雲上採樣

分享4篇點雲上採樣的文章： PU-Net -->MPU–>PU-GAN–>PU-GCN 核心思想：學習每個點的多層次特徵，利用不同的卷積分支在特徵空間中進行擴充，然後將擴充後的特徵進行分解並重建爲上採樣點雲集。 度量標準：分佈均勻性和距下層表面的距離偏差； 網絡架構： 1.補丁提取： 在物體表面隨機選取M個點。從每個點出發，生成物體的一個表面塊，在每個塊中國內地點之間的距離都在一個集合距離d下。

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