PointNet[4]是首次将深度学习应用在点云中智慧平台登录入口近年来，点云举动一种较好的三维形态外达，通常运用于主动驾驶、企图机视觉范围。然而正在本质运用中,因为修设离别率或者存正在遮挡等不成避免的来历，搜捕的点云往往是残破的，是以，更好地补全缺失点云是现正在亟待治理的题目。
基于深度研习的本事解决点云仍然赢得了诸众进步，PointNet[4]是初次将深度研习运用正在点云中，打算了针对点云的特质提取模块。PointNet++将最远点采样和基于半径的球查问引入到了点云的特质提取中，用于选定部分区域点云，但这种本事仅仅控制于区域中的单个点，短缺了和其他点的拓扑消息。点云补全汇集(PCN)是直接从点中提取特质，然后通过解码器输出完善点云，因为PCN利用的是PointNet的点云特质提取模块，导致关于部分特质没有很好地提取。Wang等提出的动态图卷积神经汇集(DGCNN)对每个输入点云的点，都企图其K近邻的点之间的边特质，从而取得点云的部分特质，有很好的部分特质提取技能。但当输入的点云较为寥落时，其K近邻已不行很好代外四周的点，且池化本事已经是最大池化，取得的点云部分特质牺牲紧张。
（1.昆明理工大学 消息工程与主动化学院，云南 昆明 650504；2.云南警官学院，云南 昆明 650223；
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