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题名改进PU-GAN的点云上采样网络
被引量：2
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作者
艾国
方立
冯站银
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机构
福州大学先进制造学院
中国科学院海西研究院(英文无体现)泉州装备制造研究中心
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第8期2461-2467,共7页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(42101359)
福建省高层次人才创新创业基金项目(2020C003R)。
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文摘
针对点云分类问题,提出一种改进点云上采样网络,从低密度点云生成密集点云,提高点云分类准确率。针对点云上采样网络PU-GAN细节表示能力不足的问题,在生成器网络中引入Transformer模块,整合提取的特征信息;在特征扩张模块加入门控循环单元和分层上采样单元,重构细粒度特征;以PU-GAN数据集进行训练,构建闽南古建筑数据集作为测试。实验结果表明,改进后网络的上采样效果获得了提升,具有良好的鲁棒性。通过对ModelNet40数据集进行上采样,在PointNet上进行分类实验,验证了该网络对分类准确率的提升。
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关键词
点云分类
点云上采样
PU-GAN网络
Transformer模块
门控循环单元
古建筑数据集
PointNet网络
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Keywords
point cloud classification
point cloud upsampling
PU-GAN network
Transformer module
gated recurrent unit
historic building dataset
PointNet network
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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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