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一种基于几何可解释性的点云生成方法

摘要

一种基于几何可解释性的点云生成方法,包括以下步骤:S1.点云隐表达学习训练:用基础的点云自编码器网络来进行学习,得到点云隐表达;S2.点云隐表达的概率分布学习:用最优传输理论在几何视角下的方法进行建模学习训练得到随机概率分布到隐表达概率分布的传输映射图;以及S3.新的点云实例生成:使用S2中学习到的传输映射图构建新的点云生成。本发明方法其所生成的点云符合真实场景,且避免了模式混淆或生成模式过少的情况,为后续生成多样式点云提供了基础保障。

著录项

  • 公开/公告号CN113313834A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京大学深圳研究生院;

    申请/专利号CN202110731635.9

  • 发明设计人 李革;张若楠;

    申请日2021-06-30

  • 分类号G06T17/20(20060101);

  • 代理机构11440 北京京万通知识产权代理有限公司;

  • 代理人万学堂;王跃交

  • 地址 518055 广东省深圳市南山区西丽镇丽水路深圳大学城北大校区

  • 入库时间 2023-06-19 12:21:13

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-05

    授权

    发明专利权授予

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