一种编码器端基于transformer的点云几何压缩方法及系统

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一种编码器端基于transformer的点云几何压缩方法及系统
申请号:CN202511398943
申请日期:2025-09-28
公开号:CN121033191A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及点云压缩技术领域,尤其是涉及一种编码器端基于transformer的点云几何压缩方法及系统。方法包括对获取的点云压缩数据进行数据预处理;构建基于transformer的点云压缩模型,根据预处理后的点云压缩数据,利用点云压缩模型进行点云几何压缩,其中包括在编码器端对点云压缩数据进行特征提取;对特征信息进行编码和解码操作;在解码器端进行特征还原;基于PyTorch编码框架对点云压缩模型进行训练;本发明的技术方案保留了稀疏卷积对空间结构的先验约束,又增强了远距离点之间的信息交互,从而有效减少特征信息丢失,确保了编码阶段所捕捉特征的完整性,最终提升了点云重建的质量和完整度。
技术关键词
编码器 编码框架 编解码器 比特流 通道 概率密度函数 点云压缩技术 离散点云数据 节点 更新模型参数 坐标 前馈神经网络 均匀噪声 模型训练模块
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