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公开(公告)号：CN114723629A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210330045.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明的基于对抗学习的点云去噪增强方法，包括如下步骤：在深度点云去噪网络训练过程中，将点云噪声置信度估计模块嵌入原始点云去噪网络；将带噪点云输入到嵌入点云噪声置信度估计模块的深度点云去噪网络中，根据点云噪声置信度估计模块估计出的点云置信度向量以及深度点云去噪网络预测出的去噪点云结果计算对抗损失；每次迭代时根据对抗损失扰动输入点云，生成对抗样本加入训练。本发明的基于对抗学习的点云去噪增强方法，能够动态的生成模型难以处理的对抗样本，提升点云去噪训练的数据多样性，在生成高斯噪声和模拟激光雷达采样噪声去噪任务上本发明增强后的模型相较于基准模型都有一定的提升。
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