点云是三维视觉领域常用的数据。然而由于现实条件的局限性，传感器通常只能获得稀疏或带有噪声的点云。点云上采样旨在从稀疏点云中生成稠密点云，为后续分类、分割等任务提供高质量的数据，是当前的重要课题之一。基于此，在介绍各种上采样方法的基础上，着重对基于深度学习实现点云上采样的经典算法进行总结，根据点云上采样的难点和面临的问题，对点云上采样技术未来的发展趋势进行展望。
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