Synthetic_2k数据集rescale的问题

[vettelx]

由于其他基于voxel的方法只能在voxelized点云上运行，但是由于数据集只有每个点云只有2k个点，如果按照常规的normalize到[0,1]然后再rescale到[0,1023]，感觉点云会太稀疏，想问下有什么建议？多谢！

[youkangGG]

谢谢您对我们工作的关注！

是的，很多voxel-based的方法对稀疏点云的支持并不好，会导致训练时无法很好的收敛/拟合，测试时也无法对这些稀疏点云得到令人满意的码率。

直接基于3D稀疏卷积的模型，如MNet，CNeT，要想在稀疏点云上得到比较好的结果，可以在送入模型前，将2k个点的点云rescale到比较小的尺度如[0, 31]或[0, 63]。

尽管小尺度比起大尺度来，原始点云的精度会降低一些，但这样可以提高点云中点的密度，可以一定程度上提升voxel-based方法的性能。