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通过多模态速率控制实现点云几何和属性的学习压缩
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
PoLoPCAC是一种高效且通用的无损点云属性压缩方法，适用于任意尺度和密度的点云。实验证明，PoLoPCAC比G-PCCv23具有更好的压缩效率和泛化能力，同时具有更短的编码时间和轻量级模型尺寸。
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关键要点
- PoLoPCAC是一种高效且通用的无损点云属性压缩方法。
- PoLoPCAC在高压缩效率和强大的泛化能力方面取得了平衡。
- 该方法通过推断属性的显式分布来实现压缩，避免了体素化引起的扭曲。
- PoLoPCAC可以在任意尺度和密度的点云上执行。
- 实验证明，PoLoPCAC在多个数据集上比G-PCCv23具有更好的压缩效率。
- PoLoPCAC在大多数序列上具有更短的编码时间和轻量级模型尺寸（2.6MB）。
- PoLoPCAC的特性使其在实际应用中非常有吸引力。
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