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轻量级的三维点云识别方法 被引量:1
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作者 欧阳宁 陆兆能 林乐平 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第10期2931-2937,共7页
针对当前三维点云识别方法存在时间和空间复杂度较高的问题,提出一种轻量级的三维点云识别方法。使用最远点采样法从原始点云中获取采样点,在采样点处构建K近邻图来有效获取点云的局部结构信息,大幅度降低网络的计算复杂度;使用注意力... 针对当前三维点云识别方法存在时间和空间复杂度较高的问题,提出一种轻量级的三维点云识别方法。使用最远点采样法从原始点云中获取采样点,在采样点处构建K近邻图来有效获取点云的局部结构信息,大幅度降低网络的计算复杂度;使用注意力机制突出局部区域不同K近邻点的重要性,达到增强局部结构特征的目的;利用分组卷积提取高层次的局部结构特征的同时减少卷积层的参数量。在保证较高的识别准确率的前提下减少全连接层的参数量。在ModelNet40数据集上的实验结果表明,该方法的识别准确率达到同等或更优水平,网络模型的参数量得到大幅度减少,训练时间和测试时间更短,同时保持较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 三维点云识别 K近邻图 最远采样法 注意力机制 分组卷积 轻量级
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结合函数映射与循环一致性约束的模型簇对应关系计算 被引量:3
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作者 杨军 雷鸣 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第8期115-125,共11页
基于DFPS(Dijkstra Farthest Point Sampling)算法,得到三维模型簇的初始采样点;利用函数映射理论,计算得到两个模型间的映射关系;利用循环一致性约束,将两两模型的映射关系转化为三维模型簇的多路对应关系。实验结果表明,本算法在一定... 基于DFPS(Dijkstra Farthest Point Sampling)算法,得到三维模型簇的初始采样点;利用函数映射理论,计算得到两个模型间的映射关系;利用循环一致性约束,将两两模型的映射关系转化为三维模型簇的多路对应关系。实验结果表明,本算法在一定程度上减小了三维模型间对应关系的等距误差,不仅可以实现两个模型间的对应关系计算,还适用于计算等距或近似等距的三维模型簇的对应关系。 展开更多
关键词 机器视觉 模型簇对应关系 Dijkstra最远点采样算法 函数映射 循环一致性约束
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