PointASNL自适应采样非局部神经网络的点云鲁棒操作初探

原始点云数据不可避免地从3D传感器或在重建算法中包含了异常值。本文提出了一种用于鲁棒点云处理地新型端到端网络，称为PointASNL。其完成了一个指标：在对含有噪声地点云数据处理问题上，具有良好地性能和鲁棒性。 该网络中的关键部分是自适应采样（Adaptive SampLing）模块。简单来说，首先利用最远点采样法以及KD树搜索邻近点，对采样点的领域进行加权，然后在整个点云中自适应的调整采样。AS

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