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面向深度学习的三维点云补全算法综述
目录
面向深度学习的三维点云补全算法综述（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1三维点云补全概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2深度学习在三维点云补全中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3文章结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
三维点云数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1点云滤波．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2点云配准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3点云降噪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
面向深度学习的三维点云补全方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1基于卷积神经网络的点云补全．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1.1传统卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1.2融合多尺度特征的卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.2基于循环神经网络的点云补全．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2.1循环神经网络的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.2.2循环神经网络在点云补全中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3基于生成对抗网络的点云补全．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3.1生成对抗网络的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.3.2生成对抗网络在点云补全中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.4基于图神经网络的点云补全．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.4.1图神经网络的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.4.2图神经网络在点云补全中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
算法性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.1补全质量评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.1.1几何指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.1.2视觉指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.2实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.3案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
6.1多模态数据的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
6.2高效计算与实时补全．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
6.3可解释性与鲁棒性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
面向深度学习的三维点云补全算法综述（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.1三维点云补全背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.2深度学习在三维点云补全中的应用．．
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