【摘 要】
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为了使三维(3D)重建适用于多种目标形状,并提高处理速度,提出一种基于机器学习的3D重建方法,重点解决"下一个最优视点"(NBV)规划问题。首先,给出NBV的定义和计算,建立离散NBV搜索空间;然后,生成NBV,同时对该空间进行迭代式重建。此外,为了处理NBV的学习问题,提出一个基于3D卷积神经网络的分类方法,将可能的传感器位姿考虑为一个分类问题。实验结果表明,所提方法的重建精度优于VoxNet网
【基金项目】
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天津市教育科学“十三五”规划课题(VESP3011),2018年全国高等院校计算机基础教育研究会教学改革重点项目(2018-AFCEC-035),2021年全国高等院校计算机基础教育研究会教学改革项目(2021-AFCEC-429)资助。
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为了使三维(3D)重建适用于多种目标形状,并提高处理速度,提出一种基于机器学习的3D重建方法,重点解决"下一个最优视点"(NBV)规划问题。首先,给出NBV的定义和计算,建立离散NBV搜索空间;然后,生成NBV,同时对该空间进行迭代式重建。此外,为了处理NBV的学习问题,提出一个基于3D卷积神经网络的分类方法,将可能的传感器位姿考虑为一个分类问题。实验结果表明,所提方法的重建精度优于VoxNet网络方法,能较好地满足约束条件;与高精度信息增益方法相比,所提方法也取得了较优和接近的重建覆盖率,对于不同
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