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基于场景流的可变速率动态点云压缩
1
作者
江照意
邹文钦
+2 位作者
郑晟豪
宋超
杨柏林
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期279-287,333,共10页
针对现有的动态点云压缩神经网络需要训练多个网络模型的问题,提出基于场景流的可变速率动态点云压缩网络框架.网络以原始动态点云为输入,利用场景流网络进行运动向量估计,在压缩运动向量和残差的同时,引入通道增益模块对隐向量通道进...
针对现有的动态点云压缩神经网络需要训练多个网络模型的问题,提出基于场景流的可变速率动态点云压缩网络框架.网络以原始动态点云为输入,利用场景流网络进行运动向量估计,在压缩运动向量和残差的同时,引入通道增益模块对隐向量通道进行评估和缩放,实现可变速率控制.通过综合考虑运动向量损失和率失真损失,设计新的联合训练损失函数,用来端到端地训练整个网络框架.为了解决动态点云数据集缺少真实运动信息标签的问题,基于AMASS数据集制作带有运动向量标签的人体数据集,用于网络的训练.实验结果显示,与现有的基于深度学习动态点云压缩方法相比,该方法的压缩比特率下降了几个数量级,与静态压缩网络单独处理每帧的重构效果相比,该方法有5%~10%的提升.
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关键词
动态点云压缩
可变速率
联合损失函数
场景流网络
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职称材料
题名
基于场景流的可变速率动态点云压缩
1
作者
江照意
邹文钦
郑晟豪
宋超
杨柏林
机构
浙江工商大学计算机科学与技术学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期279-287,333,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62172366)
浙江省自然科学基金资助项目(LY21F020013,LY22F020013)。
文摘
针对现有的动态点云压缩神经网络需要训练多个网络模型的问题,提出基于场景流的可变速率动态点云压缩网络框架.网络以原始动态点云为输入,利用场景流网络进行运动向量估计,在压缩运动向量和残差的同时,引入通道增益模块对隐向量通道进行评估和缩放,实现可变速率控制.通过综合考虑运动向量损失和率失真损失,设计新的联合训练损失函数,用来端到端地训练整个网络框架.为了解决动态点云数据集缺少真实运动信息标签的问题,基于AMASS数据集制作带有运动向量标签的人体数据集,用于网络的训练.实验结果显示,与现有的基于深度学习动态点云压缩方法相比,该方法的压缩比特率下降了几个数量级,与静态压缩网络单独处理每帧的重构效果相比,该方法有5%~10%的提升.
关键词
动态点云压缩
可变速率
联合损失函数
场景流网络
Keywords
dynamic point cloud compression
variable rate
joint loss function
scene flow network
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于场景流的可变速率动态点云压缩
江照意
邹文钦
郑晟豪
宋超
杨柏林
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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