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3D-BSNet:双边特征和相似度量的点云实例分割网络
1
作者
田枫
徐昕
+1 位作者
刘芳
刘宗堡
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第8期2514-2519,共6页
针对现有的三维分割方法在挖掘点云特征时,会忽略几何特征有效利用的问题,提出双边特征和相似度量的点云实例分割网络3D-BSNet(3D-bilateral feature and similarity measure network)。该网络主要由双边特征学习和轻量级相似度量两部...
针对现有的三维分割方法在挖掘点云特征时,会忽略几何特征有效利用的问题,提出双边特征和相似度量的点云实例分割网络3D-BSNet(3D-bilateral feature and similarity measure network)。该网络主要由双边特征学习和轻量级相似度量两部分组成。首先提出一种包含基于子流形稀疏卷积的3D-UNet和多层感知机的双边特征提取模块,用于提取经过体素化处理的点云数据的语义特征和几何特征;然后设计一种结合通道维度和空间维度的双边注意力机制,用于减少双边特征聚合过程中产生的信息损失;最后开发一种轻量级相似度量模块,获取高维嵌入特征空间中邻近点云之间的相似性,并生成细粒度实例分割结果。实验表明,3D-BSNet在S3DIS和Scannet(v2)数据集上的多指标综合表现优越,其中在Scannet(v2)上的平均精确率比SSTNet提高了3.3%,有效提高了室内场景三维实例分割的精度。
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关键词
点云实例分割
双边
特征学习
双边注意力机制
轻量级相似度量
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职称材料
基于Bi-SINet的复杂背景下的目标检测
2
作者
罗顺
李春国
杨绿溪
《无线电通信技术》
2022年第5期898-903,共6页
针对复杂背景下的目标检测任务,为提高检测算法的准确率,在SINet算法的基础上提出了一种改进的Bi-SINet算法。相对于SINet粗放的搜索-识别架构,Bi-SINet提出一种渐进式的检测架构,同时提出了一种基于双边注意力机制的邻接特征融合模块,...
针对复杂背景下的目标检测任务,为提高检测算法的准确率,在SINet算法的基础上提出了一种改进的Bi-SINet算法。相对于SINet粗放的搜索-识别架构,Bi-SINet提出一种渐进式的检测架构,同时提出了一种基于双边注意力机制的邻接特征融合模块,进一步提高特征融合的效率。实验结果表明,所提出的Bi-SINet在COD10K测试集上相比SINet准确度提高了7%,EM指标达到了0.862,同时在其他测试集上的指标也高于SINet。Bi-SINet在提高检测精确度的同时降低了误检率,在性能上优于SINet算法。
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关键词
复杂背景
目标检测
渐进式的检测框架
双边注意力机制
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职称材料
题名
3D-BSNet:双边特征和相似度量的点云实例分割网络
1
作者
田枫
徐昕
刘芳
刘宗堡
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
东北石油大学地球科学学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第8期2514-2519,共6页
基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2021F004)
黑龙江省哲学社会科学基金资助项目(22EDE389)
+4 种基金
黑龙江省高等学校教改工程项目(SJGZ20200037)
东北石油大学研究生教育创新工程项目(JYCX_11_2020)
东北石油大学引导性创新基金资助项目(2020YDL-11)
黑龙江省省属本科高校基本科研业务费资助项目(KYCXTD201903)
黑龙江省教育科学规划重点课题资助项目(GJB1421113)。
文摘
针对现有的三维分割方法在挖掘点云特征时,会忽略几何特征有效利用的问题,提出双边特征和相似度量的点云实例分割网络3D-BSNet(3D-bilateral feature and similarity measure network)。该网络主要由双边特征学习和轻量级相似度量两部分组成。首先提出一种包含基于子流形稀疏卷积的3D-UNet和多层感知机的双边特征提取模块,用于提取经过体素化处理的点云数据的语义特征和几何特征;然后设计一种结合通道维度和空间维度的双边注意力机制,用于减少双边特征聚合过程中产生的信息损失;最后开发一种轻量级相似度量模块,获取高维嵌入特征空间中邻近点云之间的相似性,并生成细粒度实例分割结果。实验表明,3D-BSNet在S3DIS和Scannet(v2)数据集上的多指标综合表现优越,其中在Scannet(v2)上的平均精确率比SSTNet提高了3.3%,有效提高了室内场景三维实例分割的精度。
关键词
点云实例分割
双边
特征学习
双边注意力机制
轻量级相似度量
Keywords
3D instance segmentation
bilateral feature learning
bilateral attention mechanism
lightweight similarity measure
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于Bi-SINet的复杂背景下的目标检测
2
作者
罗顺
李春国
杨绿溪
机构
东南大学信息科学与工程学院
出处
《无线电通信技术》
2022年第5期898-903,共6页
基金
国家自然科学基金(62171119)
江苏省重点研发计划(BE2021013-3)。
文摘
针对复杂背景下的目标检测任务,为提高检测算法的准确率,在SINet算法的基础上提出了一种改进的Bi-SINet算法。相对于SINet粗放的搜索-识别架构,Bi-SINet提出一种渐进式的检测架构,同时提出了一种基于双边注意力机制的邻接特征融合模块,进一步提高特征融合的效率。实验结果表明,所提出的Bi-SINet在COD10K测试集上相比SINet准确度提高了7%,EM指标达到了0.862,同时在其他测试集上的指标也高于SINet。Bi-SINet在提高检测精确度的同时降低了误检率,在性能上优于SINet算法。
关键词
复杂背景
目标检测
渐进式的检测框架
双边注意力机制
Keywords
complex background
object detection
progressive detection framework
bilateral attention
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
3D-BSNet:双边特征和相似度量的点云实例分割网络
田枫
徐昕
刘芳
刘宗堡
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
2
基于Bi-SINet的复杂背景下的目标检测
罗顺
李春国
杨绿溪
《无线电通信技术》
2022
0
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职称材料
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