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上传时间: 2021-03-17
详细说明：学习为LiDAR扫描合成丢点
学习为LiDAR扫描合成丢点中岛和人仓田亮
概述：这项研究的目的是建立3D LiDAR数据（Velodyne风格的辐射点云）的生成模型。 LiDAR数据可以作为双射2D映射处理，但在实践中容易受到分散的二进制噪声的影响。 二进制噪声是由于无法从被测物体反射激光而引起的。 为了解决这个问题，我们提出了一种噪声感知GAN框架来合成LiDAR扫描数据。 我们的生成器旨在生成反深度图，并同时将点下降模拟为可乘的伯努利噪声。 为了对离散噪声进行采样，我们采用了具有直通Gumbel-Sigmoid分布的逐像素重新参数化方法。 我们的方法使您能够学习底层的平滑深度流形。 在我们的论文中，我们展示了在两个LiDAR数据集上进行合成和重建任务的有效性。 我们通过恢复LiDAR数据中的各种损坏来进一步展示潜在的应用程序。
通过内插学习到的潜在代码生成： 前两行来自我们的生成
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