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摘 要：
隐式神经网络用于三维表面重建时，存在重建物体的结构不准确、表面缺乏局部细节等问题，针对此问题，文章提出了一种基于PRPNet（点云残差编码网络）的三维表面重建方法。首先采用更深的网络结构且加入残差模块挖掘点云潜在的结构信息，加入PointMateBase模块，以增强局部细节表示能力；其次使用特征权重网络获取查询点的占用概率；最后通过区域增长的Marching Cubes算法提取三维表面。（剩余6092字）
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基于PRPNet的三维表面重建方法
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