顾及局部特征的深度学习点云分类研究     

丁海勇  孙月霞  徐田野 《测绘科学》2021,46(9):61-66,93

针对PointNet深度学习算法可以直接处理无序点云并取得了良好的精度,但是缺乏对局部信息学习过程的问题,该文基于图卷积模型,在PointNet基础上构造层次化的K邻域图,扩大局部感受野,获得高层次的特征抽象,有效提取了点云的局部特征从而提高了分类精度.分类实验在ModelNet40数据集上进行,取得了91.2％的测试精度.研究结果表明,该文提出的算法比PointNet分类结果高出2.0％,同时本文构造的分类网络鲁棒性优于PointNet算法,为点云分类工作提供了一种有效思路.  相似文献