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時間 2020-12-23
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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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