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申请/专利权人：广州大学
摘要：本申请涉及计算机视觉技术领域，本申请提供一种基于场的3D对抗点云的生成方法、存储介质和终端，包括：S10：基于预设的正常3D点云数据训练梯度场模型，用于捕捉和学习目标3D点云数据的基本特征和分布；S20：基于预设的对抗3D点云数据对所述梯度场模型二次训练，得到对抗场模型，用于对所述目标3D点云数据添加扰动生成；S30：输入目标3D点云数据至所述对抗场模型进行采样，得到目标3D对抗点云；S40：识别所述目标3D对抗点云的扰动幅度，对异常扰动幅度的目标3D对抗点云进行裁剪。本申请通过利用预训练的对抗场来直接生成对抗点云，显著提高了对抗点云的生成效率。
主权项：1.一种基于场的3D对抗点云的生成方法，其特征在于，包括：S10：基于预设的正常3D点云数据训练梯度场模型，用于捕捉和学习目标3D点云数据的基本特征和分布；S20：基于预设的对抗3D点云数据对所述梯度场模型二次训练，得到对抗场模型，用于对所述目标3D点云数据添加扰动生成；S30：输入目标3D点云数据至所述对抗场模型进行采样，得到目标3D对抗点云；S40：识别所述目标3D对抗点云的扰动幅度，对异常扰动幅度的目标3D对抗点云进行裁剪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 一种基于场的3D对抗点云的生成方法、存储介质和终端
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