离散码本降低不确定性
将点云上采样转化为小规模离散代理空间中的确定性码预测任务，结合知识蒸馏训练，提升几何重建质量。
Zhao, Weibing · Haiming, Zhang · Zheng, Chaoda · Yan, Xu · 崔曙光 · Li, Zhen
2023
将上采样重构为小规模离散代理空间中的码预测，避免直接学习欠定的稀疏到稠密映射，从而降低输出点云的不确定性。
采用知识蒸馏训练方案，教师模型提供丰富指导特征，确保码本条目被充分利用，避免模型崩溃。
借助表达力强的码本先验和蒸馏训练，本方法在定量和定性评估中均超越现有最先进方法。