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题名一种基于深度学习的点云修复模型
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作者
贝子勒
赵杰煜
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
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出处
《无线通信技术》
2020年第2期6-11,共6页
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基金
国家自然科学基金(61571247)
浙江省自然科学基金(LZ16F03001)
浙江省国际合作项目(2013C2407)。
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文摘
在物体的建模过程中,不可避免的存在遮挡、抖动等情况,这造成了三维数据模型信息丢失、模型结构残缺不全的现象。为此,本文讨论了一种处理残缺三维模型的办法,基于深度学习的模型修复。具体体现在两个方面,一方面,本文网络结构用于计算重建误差,从而保证输入输出的一致性,使得输出的模型更加的真实自然;另一方面,网络在提高稳定性的基础上,能够预测得到残缺模型的完整结构,从而使得输出的模型具有更好的视觉效果。和其他实验方法对比,本文的方法能够得到补全程度更高的精致准确输出模型。
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关键词
深度学习
三维点云
三维修复
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Keywords
deep learing
three-dimensional point cloud
three-dimensional repair
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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