首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

P2C-自监督点云补全,只需用单一部分点云

点云补全是指根据部分点云恢复完整的点云形状。现有方法需要完整的点云或同一对象的多个部分点云来进行训练。与以前的方法形成对比,本论文提出的Partial2Complete (P2C)第一个仅需要每个对象的单个不完整点云就可以进行自监督学习的框架。具体而言,我们的框架将不完整点云分组为局部点云块作为输入,预测被遮挡的点云块,通过观察不同的局部对象学习先验信息。我们还提出了区域敏感Chamfer距离以正则化形状误匹配,不限制补全能力,并设计了法线一致性约束,鼓励恢复的形状表面连续完整。这样,P2C不再需要完整形状作为监督,而是从类别特定数据集中学习结构线索,补全部分点云。我们在人工ShapeNet数据和真实ScanNet数据上证明了我们方法的有效性,结果显示P2C产生了与完整形状训练方法可媲美的结果,并优于多视角训练的方法。

02

数据导入与预处理-第6章-03数据规约

数据规约: 对于中型或小型的数据集而言,通过前面学习的预处理方式已经足以应对,但这些方式并不适合大型数据集。由于大型数据集一般存在数量庞大、属性多且冗余、结构复杂等特点,直接被应用可能会耗费大量的分析或挖掘时间,此时便需要用到数据规约。 数据规约类似数据集的压缩,它的作用主要是从原有数据集中获得一个精简的数据集,这样可以在降低数据规模的基础上,保留了原有数据集的完整特性。在使用精简的数据集进行分析或挖掘时,不仅可以提高工作效率,还可以保证分析或挖掘的结果与使用原有数据集获得的结果基本相同。 要完成数据规约这一过程,可采用多种手段,包括维度规约、数量规约和数据压缩。

02

《利用Python进行数据分析·第2版》第11章 时间序列11.1 日期和时间数据类型及工具11.2 时间序列基础11.3 日期的范围、频率以及移动11.4 时区处理时区本地化和转换11.5 时期及其

时间序列(time series)数据是一种重要的结构化数据形式,应用于多个领域,包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。很多时间序列是固定频率的,也就是说,数据点是根据某种规律定期出现的(比如每15秒、每5分钟、每月出现一次)。时间序列也可以是不定期的,没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景,主要有以下几种: 时间戳(timestamp),特定的时刻。 固定时期(period),如2007年1月或201

06
领券