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题名融合多分辨率特征的点云分类与分割网络
被引量：3
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作者
陶志勇
李衡
豆淼森
林森
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机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
沈阳理工大学自动化与电气工程学院
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期50-61,共12页
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基金
辽宁省科技厅应用基础研究项目(2022JH2/101300274)。
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文摘
针对现有网络难以有效学习点云局部几何信息的问题,提出一种融合点云多分辨率特征的图卷积网络。首先,通过k-最近邻算法对点云构建局部图结构,以更好地表示点云的局部几何结构。其次,基于最远点采样算法提出一个并行通道分支,该分支通过对点云进行下采样来获得不同分辨率的点云,然后对其进行分组处理;为克服点云的稀疏特性,提出一种几何映射模块对分组点云执行正态化操作。最后,提出一种特征融合模块对图特征和多分辨率特征进行聚合,以更有效地获得全局特征。实验使用ModelNet40、ScanObjectNN和ShapeNet Part数据集进行评估,结果表明,提出的网络具有良好的分类与分割性能。
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关键词
点云
图卷积网络
多分辨率点云
特征融合模块
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Keywords
point cloud
graph convolutional network
multi-resolution point cloud
feature fusion module
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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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