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  • 学习笔记|surface formal and filters (二)

    ##降采样方法:FPS

    核心操作:找一些点,使得这些点的距离越远越好。

    什么意思呢? 如下所示:

    先找一个点(已标红),如何算剩下的黑点中离红点最远的点再标红,往后就是算剩下的黑点离两个红点都远的点。往后就是挑跟已知的点最远的点继续标红。

    那这个方法有什么用呢?

    可以把一些密度非常大的点给去掉一些点,比如有一个区域有好多密的点,但在其他区域点比较稀疏,所以这时候需要去掉一些地方。

    最常用的地方是深度学习。

    ##降采样方法:NSS

    法向量上面的降采样。

    为什么需要这个呢?

    先看以下这幅示意图

     

    如果是一条非常密集的点,如上图的红色的,虽然看起来是一条线,但实际上是很密的点。

    然后还有绿色的很密集的点,绿色那条线。

    就是如果我想要红色和绿色两条线对齐起来,也就是要算两条线的旋转平移矩阵。

    我不想要这么多点,我只需要降采样一些点即可。

    如果我只是平均地做voxel grid 的话,可能会漏掉勾勾。

    这个方法(NSS)就会把采样的重心放到这些不同的法向量中。

    具体操作方法:

    ①先在法向量的空间上建很多个容器,比如在几点钟方向有一个容器。把空间分成很多在法向量上的格子。

    ②然后把所有的点丢进容器里,根据法向量丢

    ③选同等数量的点丢进容器。

    ##Learning to sample

     思路:输入A的点,中间经过一个神经网络,输出一些降采样之后的点。这时候的意思就是用神经网络替代我们的函数

    再输进去一个分类网络,得出标签。降采样的点会放在一些有特征性的点。不是通过几何的关系来找降采样的点。

    后来加了一个基于几何的约束。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/isadoraytwwt/p/12716481.html
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