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我们为深度点的稀疏性提出了一种新颖的深度完成方法，在许多实际应用中很可能会有所不同。最新的处理只有在处理特定密度和输入点的分布时，即可获得准确的结果，即在培训期间观察到的一个，在实际用例中缩小了其部署。相反，我们的解决方案对于不均匀的分布和在训练过程中从未有过的非常低的密度非常强大。对标准室内和室外基准测试的实验结果突出了我们框架的鲁棒性，当用密度和分布等于训练的情况下，而在其他情况下则更为准确，可以实现与ART方法相当的准确性。我们的项目页面可提供我们验证的型号和进一步的模型。
母校StudiorumUniversitàdiBologna Archivio ...
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