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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种无监督三维点云重建方法，包括：以同一三维物体的多张不同角度的二维视图为输入，每个单视图点云预测子网从任意一张特定视图中重建三维点云，输出多个三维点云；基于形状对比的点云细化模块，将从每个视图重建的三维点云投影至与多视图对应的多个二维平面，通过最大化每个平面内二维投影间的形状一致性以进一步细化每个视图特定点云的形状；构建视角重要性感知模块，对二维视图中的所有视图及其对应的三维点云进行处理，以捕获多个嵌入特征和多个重要性权重矩阵；构建重要性引导的特征聚合模块，将不同视角对应的重要性权重矩阵作为引导，聚合多个嵌入特征，捕获细节丰富的三维点云，缓解了单视图三维点云重建质量欠佳的问题。
主权项：1.一种无监督三维点云重建方法，其特征在于，所述方法包括：以同一三维物体的多张不同角度的二维视图为输入，每个单视图点云预测子网从任意一张特定视图中重建三维点云，输出多个三维点云；基于形状对比的点云细化模块，将从每个视图重建的三维点云投影至与多视图对应的多个二维平面，通过最大化每个平面内二维投影间的形状一致性以进一步细化每个视图特定点云的形状；构建视角重要性感知模块，对二维视图中的所有视图及其对应的三维点云进行处理，以捕获多个嵌入特征和多个重要性权重矩阵；构建重要性引导的特征聚合模块，将不同视角对应的重要性权重矩阵作为引导，聚合多个嵌入特征，最终捕获一个细节更丰富的三维点云。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种无监督三维点云重建方法
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