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摘 要：传统点云修补方法对于特征不明显的点云修补效果不佳，为此提出了一种基于深度学习的点云修补算法，算法框架包括自动编码器、对抗生成网络及强化学习模块。该算法首先在潜在空间表征上训练对抗生成网络，然后引入自动编码器网络，自动编码器网络中的编码器可以将输入点云压缩成潜在空间表征，最后引入强化学习模块，为对抗生成网络的生成器选择合适的向量合成完整点云的潜在空间表征。（剩余8287字）
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基于深度学习的实时点云修补算法
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