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公开(公告)号：CN118135519A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410253247.8
申请日：2024-03-06
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于密集体素表示的隐式场景补全方法，包括训练阶段和测试阶段。训练阶段包括：先构建特征提取模块从输入稀疏点云中提取特征；再构建鸟瞰视图辅助增强模块，使用密集的鸟瞰视图特征增强前面提取到的非空体素特征；接着构建特征自适应补全模块，通过可变形的自注意力模块来自适应地补全体素特征；最后将采样点特征输入符号距离函数值生成模块生成对应的符号距离函数值，利用相应的损失函数来训练模型。测试阶段将待补全点云输入到训练完的补全模型中，得到补全后的场景点云隐表示。本发明可实现对空体素特征的探索，利用场景的上下文信息去获得更有表现力的体素特征，从而提升了场景补全效果。
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