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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本申请涉及一种基于生成对抗网络的端到端点云补全方法。该方法包括：获取所需的原始点云数据集；对原始点云数据集中进行切割删除操作，保留切割部分点云和缺失点云作为模型训练的数据；对缺失点云进行下采样操作获取两个低分辨率的点云和点云；构建生成器网络和判别器网络；将缺失点云、点云和点云作为生成器网络的输入，输出缺失部分的点云；将切割部分点云和缺失部分的点云作为判别器的输入，输出缺失部分的点云的得分；通过反向传播的方式优化网络参数，得到点云补全模型；获取残缺点云输入点云补全模型进行点云补全，输出残缺点云的残缺部分点云；拼接残缺点云的残缺部分点云与残缺点云，获得补全后的点云。提高了点云补全方法的精度。
主权项：1.一种基于生成对抗网络的端到端点云补全方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取ModelNet40中公开的数据集，构建所需的原始点云数据集；S2、先对原始点云数据集中原始点云进行切割删除操作，在原始点云中删除一部分点云构建缺失点云G1N，3，N代表点云中点的个数，保留切割部分点云PGT和缺失点云G1N，3作为模型训练的数据；S3、对缺失点云G1N，3使用随机点采样方法进行下采样操作获取两个分辨率小于1024×3的点云G2N*，3和点云G3N**，3，N＞N*＞N**；S4、构建生成器网络和判别器网络，所述生成器网络包括多尺度Transformer编码器和特征解码器；S5、将缺失点云G1N，3、点云G2N*，3和点云G3N**，3作为多尺度Transformer编码器的输入，得到全局特征向量Fp；S6、将所述全局特征向量Fp输入到特征解码器中，输出缺失部分的点云Pout；S7、将所述切割部分点云PGT和所述缺失部分的点云Pout作为判别器的输入，输出所述缺失部分的点云Pout的得分；S8、根据所述缺失部分的点云Pout的得分，采用损失函数计算损失，通过反向传播的方式优化网络参数直至达到预设精度，完成模型训练，得到点云补全模型；S9、获取残缺点云输入点云补全模型进行点云补全，输出所述残缺点云的残缺部分点云；S10、拼接所述残缺点云的残缺部分点云与所述残缺点云，获得补全后的点云。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于生成对抗网络的端到端点云补全方法
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