【摘 要】
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由于点云的非结构性和无序性,目前已有的点云分类网络在精度上仍然需要进一步提高.通过考虑局部结构的构建、全局特征聚合和损失函数改进三个方面,本文构造了一个有效的点云分类网络.首先,针对点云的非结构性,通过学习中心点特征与近邻点特征之间的关系,为不规则的近邻点分配不同的权重,以此构建局部结构.此外,使用注意力的思想,提出了加权平均池化,通过自注意力的方式,学习每个高维特征的注意力分数,在应对点云无序性
【基金项目】
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国家自然科学基金（61972002）资助；
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由于点云的非结构性和无序性,目前已有的点云分类网络在精度上仍然需要进一步提高.通过考虑局部结构的构建、全局特征聚合和损失函数改进三个方面,本文构造了一个有效的点云分类网络.首先,针对点云的非结构性,通过学习中心点特征与近邻点特征之间的关系,为不规则的近邻点分配不同的权重,以此构建局部结构.此外,使用注意力的思想,提出了加权平均池化,通过自注意力的方式,学习每个高维特征的注意力分数,在应对点云无序性的同时,可以有效地聚合冗余的高维特征.另外,利用了交叉熵损失与中心损失之间的互补关系,提出了联合损失,在增大类间距离的同时减小了类内距离,进一步提高了网络的分类能力.本文在合成数据集ModelNet40、ShapeNetCore和真实世界数据集ScanObjectNN上进行了实验,与目前性能最好的多个网络相比较,验证了本文整体网络结构的优越性.
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