基于動態(tài)圖卷積的點云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>4011 K
標(biāo)簽： 圖像處理 三維點云 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：大多數(shù)傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)點云補(bǔ)全學(xué)習(xí)方法僅僅使用了全局特征而忽略了局部特征，為了更好地提取和使用點云的局部特征,，提出了一個基于深度學(xué)習(xí)的端到端點云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)。在點云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)（PCN）的基礎(chǔ)上,，編碼部分引入針對局部特征改進(jìn)的動態(tài)圖卷積（DGCNN）,，使用多個不同維度的邊卷積提取較為豐富的局部特征，并按照距離弱化遠(yuǎn)點的特征,；然后用深度殘差網(wǎng)絡(luò)連接的思想優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以實現(xiàn)多尺度特征的融合,，并加入平均池化彌補(bǔ)全局池化造成的信息損失；在解碼部分引入折疊網(wǎng)絡(luò)（FoldingNet）,，使輸出的點云更加完整,。實驗結(jié)果表明，該點云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)相對PCN等點云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)有部分提升,，驗證了新方法的有效性,。
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