一种任意采样大小的点云下采样方法

本发明涉及一种任意采样大小的点云下采样方法，属于点云数据领域，包括以下步骤：步骤S1，输入原始点云数据，并确定目标采样大小范围；步骤S2，在训练中，每个Epoch动态选择采样大小；步骤S3，通过点云特征提取模块生成偏移，并结合最远距离采样FPS得到的原始采样点，生成最终的采样点云；步骤S4，计算采样点云与原始点云的点对点距离值，作为相似性损失；步骤S5，将采样点云输入下游任务网络，计算任务相关损失；步骤S6，重复步骤S1至S5，直至模型收敛。通过一次训练，可以采样任意大小的点云，避免了固定采样大小的局限性，对点云特征的不同维度学习，实现了点云的多尺度特征学习。