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摘要
摘要
语义驱动的三维形体点云补全方法研究
点云补全是一项基于现有点云数据推断缺失区域并生成完整三维形状的任务。
该任务在三维计算机图形学、计算机视觉、自动驾驶、机器人技术和增强现实等领
域中至关重要。传统方法通常依赖于形状先验信息或手工构建的几何规则来完成点
云补全。近年来,深度学习技术在处理不规则结构和几何形状时显示出显著优势,
这些方法通常利用单一模态信
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