NORMALIZING FLOW SMALL ARCHITECTURES TO CODE POINT CLOUD ATTRIBUTES

Some embodiments of a method may include: obtaining a point cloud; performing feature enhancement on the point cloud; generating a latent space based on the information corresponding to the point cloud, wherein generating the data corresponding to the latent space includes: performing a subprocess twice, wherein the subprocess includes: passing the input data through a voxel shuffling layer to generate a voxel shuffling layer output; performing a convolution on the voxel shuffling layer output to generate convolution output data; passing the convolution output data through one or more coupling layers to generate a subprocess output; and using the subprocess output as the input data for a second loop through the subprocess; and passing the second loop subprocess output through an attention layer to generate the data corresponding to the latent space; and encoding the data corresponding to the latent space as a bitstream. Certains modes de réalisation d'un procédé peuvent comprendre : l'obtention d'un nuage de points (PC) ; la réalisation d'une amélioration de caractéristiques sur le nuage de points ; la génération d'un espace latent sur la base des informations correspondant au nuage de points, la génération des données qui correspondent à l'espace latent comprenant : la réalisation d'un sous-processus deux fois, le sous-processus comprenant : le passage des données d'entrée à travers une couche de réarrangement de voxels pour générer une sortie de couche de réarrangement de voxels ; la réalisation d'une convolution sur la sortie de couche de réarrangement de voxels pour générer des données de sortie de convolution ; le passage des données de sortie de convolution à travers une ou plusieurs couches de couplage pour générer une sortie de sous-processus ; et l'utilisation de la sortie de sous-processus comme données d'entrée pour une seconde boucle dans le sous-processus ; et le passage de la sortie de sous-processus de seconde boucle à travers une couche d'attention pour générer les données correspondant à l'espace latent ; et l'encodage des données correspondant à l'espace latent sous la forme d'un flux binaire.