摘要
本文针对三维图像识别中点云数据所存在的无序性、旋转不变性、非结构化、高冗余、易缺失等特点,提出了一个专用于三维图像点云识别的PointNet深度学习模型框架,并对其核心模块神经网络层(multi-layer perceptron,MLP)、训练网(training net,T-Net)的功能实现进行了详细分析,为深度学习技术在三维图像识别中的进一步应用奠定了研究基础。
出处
《信息记录材料》
2023年第10期144-146,共3页
Information Recording Materials
