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深度学习驱动的点云上采样研究综述
被引量：
1
1
作者
韩亚振
尹梦晓
+1 位作者
杨锋
钟诚
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第3期645-654,共10页
由三维扫描设备得到的点云经常是稀疏的、不均匀的,甚至因为遮挡而丢失数据,因此,点云上采样在渲染、三维重建等领域扮演了越来越重要的角色.随着深度学习的不断发展,基于神经网络的点云上采样方法逐渐成为该方向的主流技术.本文系统的...
由三维扫描设备得到的点云经常是稀疏的、不均匀的,甚至因为遮挡而丢失数据,因此,点云上采样在渲染、三维重建等领域扮演了越来越重要的角色.随着深度学习的不断发展,基于神经网络的点云上采样方法逐渐成为该方向的主流技术.本文系统的阐述了目前主要的基于深度学习的点云上采样方法,首先介绍了三段式点云上采样、基于离散微分几何的点云上采样以及基于生成模型的点云上采样.随后讨论了无监督式点云上采样和任意倍率点云上采样.最后介绍了相关数据集和评估指标.文章分析了各类方法的特点、优势和挑战,并讨论了未来研究的潜在方向和应用前景,希望能为研究人员提供较为全面的参考.
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关键词
点云
点云上采样
深度学习
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职称材料
题名
深度学习驱动的点云上采样研究综述
被引量：
1
1
作者
韩亚振
尹梦晓
杨锋
钟诚
机构
广西大学
计算
机与电子信息学院
广西
多媒体通信与网络技术
重点
实验室
广西壮族自治区
教育
厅
并行
分布与
智能
计算
重点
实验室
(
广西大学
)
出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第3期645-654,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61762007)资助.
文摘
由三维扫描设备得到的点云经常是稀疏的、不均匀的,甚至因为遮挡而丢失数据,因此,点云上采样在渲染、三维重建等领域扮演了越来越重要的角色.随着深度学习的不断发展,基于神经网络的点云上采样方法逐渐成为该方向的主流技术.本文系统的阐述了目前主要的基于深度学习的点云上采样方法,首先介绍了三段式点云上采样、基于离散微分几何的点云上采样以及基于生成模型的点云上采样.随后讨论了无监督式点云上采样和任意倍率点云上采样.最后介绍了相关数据集和评估指标.文章分析了各类方法的特点、优势和挑战,并讨论了未来研究的潜在方向和应用前景,希望能为研究人员提供较为全面的参考.
关键词
点云
点云上采样
深度学习
Keywords
point cloud
point cloud upsampling
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习驱动的点云上采样研究综述
韩亚振
尹梦晓
杨锋
钟诚
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025
1
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