计算机应用研究

作者：马精彬,朱丹辰,张亚,王晓明,

单位：西华大学计算机与软件工程学院,成都610039；

关键词：点云补全,多尺度,池化,特征融合,

基金：四川省自然科学基金资助项目(2022NSFSC0533)；；

点云补全在点云处理任务中具有重要作用，它可以提高数据质量、辅助生成精确三维模型，为多种应用提供可靠的数据支撑。然而，现有基于深度网络的点云补全算法采用的单层次全局特征提取方法较为简单，没有充分挖掘潜在语义信息，并在编码过程中丢失部分细节信息。为解决这些问题，提出了一种多尺度特征逐级融合的点云补全网络，并结合注意力机制提出了一种全新的池化方法。实验结果表明，在PCN、ShapeNet34和ShapeNet55三个数据集上取得了SOTA水平，证明该网络具有更好的特征表示能力和补全效果。

来源：2024年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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