EMD的matlab代码分享MSN：用于密集点云完成的变形和采样网络 MSN是一种基于学习的形状补全方法，可以保留已知结构并生成密集且分布均匀的点云。 有关更多详细信息，请参阅我们的 AAAI 2020。 在这个项目中，我们还提供了点云的地球移动距离（EMD）的实现，它基于拍卖算法，只需要 $O(n)$ 内存。 完成后获得 32,768 分 用法 1) 环境和先决条件 pytorch 1.2.0 CUDA 10.0 Python 3.7 2) 编译 编译我们的扩展模块： cd emd python3 setup.py install cd expansion_penalty python3 setup.py install cd MDS python3 setup.py install 3) 下载数据和训练好的模型 从 下载数据和训练模型。 由于规模较大，我们不提供训练集的部分点云。 如果要训练模型，可以使用 和 生成它们。 我们为每个 CAD 模型生成 50 个局部点云。 4) 训练或验证 运行python3 val.py来验证模型或python3 train.py从头训练模型。 E

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复制动态matlab代码MSN植绒阵型控制 在阅读文件之前签出论文。 安装 在您的系统中安装最新版本的 MATLAB，将目录“源代码”复制到您的 MATLAB 目录或任何其他目录，然后打开并运行任何文件 - MSN1.m、MSN2.m、MSN3.m、MSN4.m， MSN5.m 分别用于下面解释的 5 个案例。 项目参数： 传感器节点数：n = 100。 空间维度：m = 2。 传感器节点之间的期望距离：d = 15。 缩放因子：k = 1.2 和交互范围 r = k*d。 Epsilon = 0.1 和 Delta_t = 0.009（这两个参数是可选的，您可以更改它们）。 案例 案例 1 - MSN 碎片化 文件名：MSN1.m 在 50x50 的区域内随机生成 100 个节点的连接网络。 绘制 100 个节点的 MSN 的初始部署图。 通过一条线将相邻节点连接在一起。 地块 绘制节点的碎片。 绘制速度。 绘制连通性。 绘制轨迹。 算法 1： 案例 2 - 使用静态目标实现 MSN 准格阵 文件名：MSN2.m 在 50x50 的区域内随机生成 100 个节点的连接网络。 将目标（

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