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基于体素特征重组网络的三维物体识别
1
作者
路强
张春元
+2 位作者
陈超
余烨
YUAN Xiao-hui
《图学学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期240-247,共8页
三维物体识别是计算机视觉领域近年来的研究热点,其在自动驾驶、医学影像处理等方面具有重要的应用前景。针对三维物体的体素表达形式,特征重组卷积神经网络VFRN使用了直接连接同一单元中不相邻的卷积层的短连接结构。网络通过独特的特...
三维物体识别是计算机视觉领域近年来的研究热点,其在自动驾驶、医学影像处理等方面具有重要的应用前景。针对三维物体的体素表达形式,特征重组卷积神经网络VFRN使用了直接连接同一单元中不相邻的卷积层的短连接结构。网络通过独特的特征重组方式,复用并融合多维特征,提高特征表达能力,以充分提取物体结构特征。同时,网络的短连接结构有利于梯度信息的传播,加之小卷积核和全局均值池化的使用,进一步提高了网络的泛化能力,降低了网络模型的参数量和训练难度。ModelNet数据集上的实验表明,VFRN克服了体素数据分辨率低和纹理缺失的问题,使用较少的参数取得了优于现有方法的识别准确率。
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关键词
物体识别
体素
卷积神经网络
特征重组
短连接
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职称材料
题名
基于体素特征重组网络的三维物体识别
1
作者
路强
张春元
陈超
余烨
YUAN Xiao-hui
机构
合肥工业
大学
计算机
与信息
学院
VCC研究室
工业安全与应急技术安徽省重点实验室(合肥工业
大学
)
北德克萨斯大学计算机科学与工程学院
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期240-247,共8页
基金
安徽省自然科学基金项目(1708085MF158)
国家自然科学基金项目(61602146)
+1 种基金
国家留学基金项目(201706695044)
合肥工业大学智能制造技术研究院科技成果转化及产业化重点项目(IMICZ2017010)
文摘
三维物体识别是计算机视觉领域近年来的研究热点,其在自动驾驶、医学影像处理等方面具有重要的应用前景。针对三维物体的体素表达形式,特征重组卷积神经网络VFRN使用了直接连接同一单元中不相邻的卷积层的短连接结构。网络通过独特的特征重组方式,复用并融合多维特征,提高特征表达能力,以充分提取物体结构特征。同时,网络的短连接结构有利于梯度信息的传播,加之小卷积核和全局均值池化的使用,进一步提高了网络的泛化能力,降低了网络模型的参数量和训练难度。ModelNet数据集上的实验表明,VFRN克服了体素数据分辨率低和纹理缺失的问题,使用较少的参数取得了优于现有方法的识别准确率。
关键词
物体识别
体素
卷积神经网络
特征重组
短连接
Keywords
object recognition
voxel
convolution neural network
feature reorganization
short connection
分类号
TP391 [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
操作
1
基于体素特征重组网络的三维物体识别
路强
张春元
陈超
余烨
YUAN Xiao-hui
《图学学报》
CSCD
北大核心
2019
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