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SCP：场景补全预训练用于 3D 物体检测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于球坐标系的学习式点云压缩（SCP）的模型无关方法，利用点云中的圆形和方位角不变性特征，采用多级八叉树减小重建误差。实验结果表明，SCP 在点对点 PSNR BD-Rate 方面超过了先前的最先进方法，提高了 29.14%。
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关键要点
- 近年来，学习的点云压缩任务得到了广泛关注。
- 本文介绍了一种基于球坐标系的学习式点云压缩（SCP）的模型无关方法。
- 该方法充分利用点云中的圆形和方位角不变性特征。
- 提出了用于SCP的多级八叉树，以减小重建误差。
- 实验结果表明，SCP在点对点PSNR BD-Rate方面超过了先前的最先进方法，提高了29.14%。
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