[发明专利]一种基于深度学习的结构感知的点云上采样方法在审
| 申请号： | 202310821544.3 | 申请日： | 2023-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN116934962A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 王瑾;陈家德;孙学强;孙龙华;王丹 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的点云上采样方法，包括：频率感知的注意力模块，该模块结合图滤波与通道注意力，用于突出高频点的特征；为了更好的保持几何结构与局部细节，本发明设计了集合内与集合间特征聚合模块和结构感知的特征变换模块；一方面通过聚合集合内与集合间特征用来创建每个点完整的局部表示；另一方面结构感知的特征变换模块通过捕获全局几何结构和精细局部细节来提高扩展点特征的质量；此外，为了提高粗输稠密点云的质量，本发明设计了多尺度空间修正单元，该单元利用了注意力特征融合和多尺度注意力；基于目标数值优化初始点云上采样网络，得到点云上采样网络。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 结构 感知 点云上 采样 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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