基于多尺度特征和注意力機制的深度學習點云壓縮

摘要： 三維點云廣泛應用于無人駕駛、實景三維等領(lǐng)域，然而復雜場景的海量點云對存儲、處理和傳輸?shù)葞順O大挑戰(zhàn)。提出一種基于多尺度特征和注意力機制的深度變分自編碼點云幾何信息壓縮算法MSA-GPCC,通過加入多尺度模型提取特征、變分自編碼器構(gòu)建熵模型，繼而結(jié)合尺度注意力模塊和多尺度特征，實現(xiàn)基于熵編碼的點云幾何信息高碼率、低失真壓縮。在MPEG數(shù)據(jù)集上進行的實驗表明，相比G-PCC算法和基... （共8頁）