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基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络
被引量：
1
1
作者
陈丽芳
魏梦如
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期328-337,共10页
在点云的处理过程中,许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系,导致大量空间几何信息丢失。针对该问题,提出了一个强化局部特征的网络,用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码;通过...
在点云的处理过程中,许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系,导致大量空间几何信息丢失。针对该问题,提出了一个强化局部特征的网络,用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码;通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数,结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验,结果表明:该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。
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关键词
点云分类与分割
编码单元
注意力机制
多维损失函数
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职称材料
题名
基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络
被引量：
1
1
作者
陈丽芳
魏梦如
机构
江南大学人工智能与计算机学院
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期328-337,共10页
文摘
在点云的处理过程中,许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系,导致大量空间几何信息丢失。针对该问题,提出了一个强化局部特征的网络,用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码;通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数,结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验,结果表明:该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。
关键词
点云分类与分割
编码单元
注意力机制
多维损失函数
Keywords
point cloud classification and segmentation
encoding unit
attention mechanism
multidimensional loss function
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络
陈丽芳
魏梦如
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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