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Voxeldnn_yehua

Voxeldnn, point cloud compression in deeplearning, migrated to tensorlayer
点云开源算法库课题下的Voxeldnn算法，是一种基于深度学习的点云无损压缩算法，原框架使用TensorFlow，这里移植到了TensorLayer下。

文件结构

根目录
└── VoxelDNN_v2-main/ 原TensorFlow开源代码
└── VoxelDNN_v2_tensorlayer Tensorlayer框架下开源代码
└── Voxeldnn算法说明.docx 针对voxeldnn的论文算法简介、TensorLayer移植说明、性能指标说明、运行指令等
└── Lossless Coding of Point Cloud Geometry using a Deep Generative Model.pdf 原论文
└── 算法逻辑流程图.vsdx 针对算法程序的逻辑流程图
└── testdata 测试时用到的文件，不包括训练集和测试集的数据，因为数据集文件过大，需要读者参考源代码readme中的链接下载
└── 训练集 见数据集中的dataset.zip

环境依赖

• 算法依赖：参考VoxelDNN_v2-main/readme.md
• tensorlayer版本的依赖：参考《Voxeldnn算法说明.docx》

使用说明

详见《Voxeldnn算法说明.docx》。