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张文晓；龙城、澄江；颜庆安；Alix L.H.周。；肖春霞

具有关键集监督的多阶段点完井网络。 （英语） Zbl 1452.65033号

计算。辅助Geom。设计。 82，文章ID 101925，11 p.（2020）.
摘要：基于点云的形状补全具有重要的应用价值，是指从部分输入重建完整的点云。在本文中，我们提出了一个具有临界集监督的多级点完成网络（MSPCN）。在我们的网络中，上采样单元级联用于分几个阶段逐步恢复高分辨率结果。与现有生成由完整地面实况监控的输出点云结构的工作不同，我们在每个阶段利用关键集进行监控，并为下一阶段生成更具信息性和有用的中间输出。我们提出了一种策略，将最大池选点和体积下采样点相结合，以确定用于监督的关键集（MVCS），这涉及关键特征和模型的形状。我们在ShapeNet数据集上进行了大量实验，实验结果清楚地表明，我们提出的具有关键集监督的MSPCN优于最先进的完成方法。

MSC公司：

65日第10天 数值平滑、曲线拟合
68T07型 人工神经网络与深度学习

关键词：

形状完成；点云；深度学习

软件：

SPLATNet公司；PCL公司；扫描完成；PointNet（点网）；折叠网
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.Zhang}等人，计算。辅助Geom。设计。82，文章ID 101925，11 p.（2020；Zbl 1452.65033）
全文： 内政部

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