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朱映韬 (朱映韬.) [1] | 陈建 (陈建.) [2] (Scholars:陈建) | 万杰 (万杰.) [3] | 黄炜 (黄炜.) [4] | 杜天放 (杜天放.) [5]

Abstract:

三维数据的应用场景持续发展,对点云数据高效传输的需求不断增加.然而,如何压缩稀疏、非结构化、高精度的三维点以实现高效通信,仍是一个具有挑战性的问题.为此,通过改进多尺度自编码网络框架以优化局部特征提取,控制模型复杂度和计算开销;通过引入多尺度特征提取块,将潜在表征自适应地分解为多个不同尺度的局部特征;通过残差级联结构减小全局特征损失,实现特征的多尺度融合.

Keyword:

点云压缩 稀疏卷积 端到端学习 细粒度

Community:

  • [ 1 ] [朱映韬]福州大学
  • [ 2 ] [万杰]福州大学
  • [ 3 ] [陈建]福州大学 先进制造学院,福建 泉州 362200;福州大学 物理与信息工程学院,福建 福州 350108
  • [ 4 ] [杜天放]福州大学
  • [ 5 ] [黄炜]福州大学

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Source :

电视技术

ISSN: 1002-8692

CN: 11-2123/TN

Year: 2023

Issue: 11

Volume: 47

Page: 22-25,48

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