[发明专利]一种基于GAN网络的点云上采样方法有效
申请号: | 202010772954.X | 申请日: | 2020-08-04 |
公开(公告)号: | CN111862289B | 公开(公告)日: | 2022-04-19 |
发明(设计)人: | 陶文源;伍凯珍;翁仲铭 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G06T15/00 | 分类号: | G06T15/00;G06N3/04;G06N20/00 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 刘子文 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | 本发明公开一种基于GAN网络的点云上采样方法,主要由Generator生成器和Discriminator判别器组成GAN网络,来进行点云上采样。Generator生成器由环状排列、多频率池化、GRU网络模块构成,可以有效地学习点云中每个点的几何特征和全局特征,从而更好地掌握输入点云的几何信息。Discriminator判别器由两层特征提取器和反卷积网络模块构成,可以判别输入点云的真假,帮助更好的优化GAN网络。其中,通过环状排列,可以将无序的点邻域通过正交投影、逆时针排列方式安排成有序的环状结构,通过多频率池化可以准确提取每个点不同组邻域的几何特征。本方法可以应用于三维点云重建的预处理步骤中。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 gan 网络 点云上 采样 方法 | ||
【主权项】:
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