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端到端学习的有损动态点云属性压缩
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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
本论文提出了一种名为PoLoPCAC的无损点云属性压缩方法，通过显式分布推断属性的任务实现压缩。实验证明，该方法比最新的G-PCCv23具有持续的比特率降低，并且在大多数序列上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
- 提出了一种名为PoLoPCAC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。
- 该方法通过显式分布推断属性的任务实现压缩。
- 方法直接在点上操作，避免了体素化引起的扭曲。
- 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具有持续的比特率降低。
- 在大多数序列上，PoLoPCAC具有更短的编码时间和轻量级模型尺寸（2.6MB）。
- PoLoPCAC对于实际应用非常有吸引力。
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