[发明专利]一种密度自适应的点云端到端采样方法有效
| 申请号： | 202110785552.8 | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113486963B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 林雅南;雷蕴奇;王其聪 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种密度自适应的点云端到端采样方法，涉及计算机视觉技术。包括步骤：A.准备用于分类任务的点云数据集。B.预训练分类网络PointNet，得到PointNet预训练模型。C.将原始点云数据输入点云简化网络,实现点云的初步采样。D.针对每个初步采样点，实施密度自适应的K近邻算法DAKNN，利用K值划分不同大小的邻域。E.采用自注意力机制，利用邻域信息对初步采样点进行加权更新。F.将更新后的采样点输入预训练的PointNet模型，优化损失函数，得到最终采样点。以端到端学习的方式实现任务相关的点云采样，能够缓解点云密度变化及噪声对采样过程的干扰，从而提升点云采样结果的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 密度 自适应 云端 采样 方法 | ||
【主权项】：
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