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申请/专利权人：大连东软信息学院
摘要：本发明公开了一种基于ResUNet的三维点云补全方法，包括：获取残缺点云数据集，将数据集分为训练集和测试集；构建ResUNet模型；将训练集输入到所述ResUNet模型中，生成预测点云；使用平均倒角距离作为损失函数计算所述预测点云与真实点云之间的倒角距离，优化ResUNet模型，得到优化模型；将测试集输入到优化模型，得到补全后的三维点云。残差模块能够提取不同尺度的特征，向下采样模块能够了解不同特征之间的重要性，提高推断残缺点云的准确性，向上采样模块能够将下采样过程中相同分辨率的特征进行特征融合，生成高级别特征，本发明能够以更高的精度和更多的细节实现残缺点云的补全，准确度更好。
主权项：1.一种基于ResUNet的三维点云补全方法，其特征在于，包括：S1：获取残缺点云数据集，将所述数据集分为训练集和测试集；S2：构建ResUNet模型；S3：将所述训练集输入到所述ResUNet模型中，生成预测点云；S4：使用平均倒角距离作为损失函数计算所述预测点云与真实点云之间的倒角距离，优化所述ResUNet模型，得到优化模型；S5：将所述测试集输入到所述优化模型，得到补全后的三维点云。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连东软信息学院 一种基于ResUNet的三维点云补全方法
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