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基于改进动态图卷积的点云分类模型

         

摘要

针对动态图卷积存在局部特征提取不充分的问题,提出了一种通过位置关系加权的动态图卷积方式,通过共享多层感知机对特征向量的位置关系进行学习,生成权重系数矩阵,对动态图卷积结果进行动态加权,并以此构建点云分类模型。理论分析与实验结果均表明,与动态图卷积方式相比,所提算法能够有效提升局部特征的提取能力,进一步捕捉局部点云的精细结构,提高点云分类模型准确率。

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