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题名基于环查询和通道注意力的点云分类与分割
被引量：1
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作者
刘玉珍
李楠
陶志勇
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机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期616-623,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1403303)。
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文摘
点云数据的特征处理是机器人、自动驾驶等领域中三维物体识别技术的关键组成部分,针对点云局部特征信息重复提取、点云物体整体几何结构缺乏识别等问题,提出一种基于环查询和通道注意力的点云分类与分割网络。首先将单层环查询和特征通道注意力机制进行结合,减少局部信息冗余并加强局部特征;然后计算法线变化识别出物体边缘、拐角区域的高响应点,并将其法线特征加入全局特征表示中,加强物体整体几何结构的识别。在ModelNet40和ShapeNet Part数据集上与多种点云网络进行比较,实验结果表明,该网络不仅有较高的点云分类与分割精度,同时在训练时间和内存占用等方面也优于其他方法,此外对于不同输入点云数量具有较强鲁棒性。因此该网络是一种有效、可行的点云分类与分割网络。
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关键词
点云数据
分类与分割
环查询
通道注意力
高响应点识别
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Keywords
point cloud data
classification and segmentation
ring query
channel attention
high response point recognition
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分类号
P391
[天文地球—地球物理学]
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