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基于双重深度学习的事件数据编码和分类
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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
本文提出了一种基于双深度学习的架构，用于事件数据的编码和分类。实验结果显示，该方法在压缩事件的分类性能上优于传统的有损 MPEG 基于几何点云编解码标准。采用基于学习的编码还具有在压缩域中执行计算机视觉任务的高潜力。
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关键要点
- 提出了一种基于双深度学习的架构，用于事件数据的编码和分类。
- 采用基于点云的表示方法。
- 实验结果显示，该方法在压缩事件的分类性能上优于传统的有损 MPEG 基于几何点云编解码标准。
- 即使应用有损的点云编解码器，仍能实现良好的分类性能。
- 基于学习的编码在压缩域中执行计算机视觉任务具有高潜力。
- 允许跳过解码阶段，减轻编码产生的伪影影响。
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