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题名融合图卷积和差异性池化函数的点云数据分类分割模型
被引量：8
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作者
张新良
付鹏飞
赵运基
谢恒
王琬如
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机构
河南理工大学电气工程与自动化学院
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2020年第6期1201-1208,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(U1404612)
河南省教育厅项目(13B413037,16A413009,16A470001)
河南理工大学教改项目(2018YJ04)。
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文摘
目的深度网络用于3维点云数据的分类分割任务时,精度与模型在全局和局部特征上的描述能力密切相关。现有的特征提取网络,往往将全局特征和不同尺度下的局部特征相结合,忽略了点与点之间的结构信息和位置关系。为此,通过在分类分割模型中引入图卷积神经网络(graph convolution neural network,GCN)和改进池化层函数,增强局部特征表征能力和获取更丰富的全局特征,改善模型对点云数据的分类分割性能。方法 GCN模块通过K近邻算法构造图结构,利用相邻点对的边缘卷积获取局部特征,在深度网络模型中动态扩展GCN使模型获得完备的局部特征。在池化层,通过选择差异性的池化函数,联合提取多个全局特征并进行综合,保证模型在数据抖动时的鲁棒性。结果在ModelNet40、ShapeNet和S3DIS(stanford large-scale 3D indoor semantics)数据集上进行分类、部分分割以及语义场景分割实验,验证模型的分类分割性能。与PointNet相比,在ModelNet40分类实验中,整体精度和平均分类精度分别提升4%和3.7%;在ShapeNet部分分割数据集和S3DIS室内场景数据集中,平均交并比(mean intersection-over-union, mIoU)分别高1.4%和9.8%。采用不同的池化函数测试结果表明,本文提出的差异性池化函数与PointNet提出的池化函数相比,平均分类精度提升了0.9%,有效改善了模型性能。结论本文改进的网络模型可以有效获取点云数据中的全局和局部特征,实现更优的分类和分割效果。
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关键词
点云
深度学习
图卷积神经网络(GCN)
差异性池化函数
分类分割
联合特征
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Keywords
point cloud
deep learning
graph convolution neural network(GCN)
hybrid pooling function
classification and segmentation
joint feature
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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