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基于场景流的可变速率动态点云压缩: 收藏
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引用; 《浙江大学学报（工学版）》2024年第2期58卷 279-287,333页; 作者：江照意邹文钦郑晟豪宋超杨柏林浙江工商大学计算机科学与技术学院浙江杭州310018; 针对现有的动态点云压缩神经网络需要训练多个网络模型的问题,提出基于场景流的可变速率动态点云压缩网络框架.网络以原始动态点云为输入,利用场景流网络进行运动向量估计,在压缩运动向量和残差的同时,引入通道增益模块对隐向量通道进...; 针对现有的动态点云压缩神经网络需要训练多个网络模型的问题,提出基于场景流的可变速率动态点云压缩网络框架.网络以原始动态点云为输入,利用场景流网络进行运动向量估计,在压缩运动向量和残差的同时,引入通道增益模块对隐向量通道进行评估和缩放,实现可变速率控制.通过综合考虑运动向量损失和率失真损失,设计新的联合训练损失函数,用来端到端地训练整个网络框架.为了解决动态点云数据集缺少真实运动信息标签的问题,基于AMASS数据集制作带有运动向量标签的人体数据集,用于网络的训练.实验结果显示,与现有的基于深度学习动态点云压缩方法相比,该方法的压缩比特率下降了几个数量级,与静态压缩网络单独处理每帧的重构效果相比,该方法有5%~10%的提升.; 来源：详细信息评论

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