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基于稀疏张量的变换器的面向渲染的3D点云属性压缩
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内容提要
本研究提出了一种新颖的端到端深度学习框架RO-PCAC，专注于3D点云属性压缩，优化渲染图像质量。通过稀疏张量变换器提升特征分析与合成能力，实验结果表明其压缩性能优于现有方案。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的端到端深度学习框架RO-PCAC。
- RO-PCAC专注于3D点云属性压缩，优化渲染图像质量。
- 通过稀疏张量变换器提升特征分析与合成能力。
- 实验结果表明RO-PCAC的压缩性能优于现有方案。
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