摘要
本发明涉及一种基于可微采样的点云复原方法,属于点云重建技术领域。本发明将FPS和可微分下采样方法的优势相结合,以实现下采样能拥有进行梯度优化所需的连续可微性并且能拥有FPS中固有的全面信息。本发明的方法对于各种数据表现出了极强的有效性和泛化能力,在各种测试集中都取得了较现有方法从而得到更低的重建误差、倒角距离(CD)、豪斯多夫距离(HD)和推土机距离(EMD)。
技术关键词
采样模块
复原方法
特征提取模块
重建误差
上采样
采样点
混合器
数据
注意力
编码
kNN算法
种子
下采样方法
推土机
稳定器
重建技术
多层感知机
卷积特征
分辨率
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腹腔镜图像
噪声预测
语义向量
卡尔曼滤波
交叉注意力机制
智能控制方法
优化工艺参数
特征提取算法
智能控制系统
特征提取模块
遥感图像数据
遥感图像变化检测
增强型网络
特征提取模块
频率
工况识别方法
核主成分分析算法
历史运行数据
样本
负荷
驾驶控制方法
矿用卡车
车辆状态信息
激光雷达点云数据
多模态