基于特征通道和空间位置注意力的三维点云特征学习网络

吴亦奇; 韩放; 张德军; 何发智; 陈壹林

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基于特征通道和空间位置注意力的三维点云特征学习网络

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点云模型的分类与部件分割是三维点云数据处理的基本任务,其核心在于获取可以有效表示三维模型的点云特征。提出一个引入注意力机制的三维点云特征学习网络。该网络采用多层次点云特征提取方法,首先使用特征通道注意力模块获取各通道间的关联,增强关键通道信息;接着引入空间位置注意力机制,基于点的空间位置信息获取各点的注意力权重;然后结合以上2种注意力机制获取增强的点云特征;最后基于该特征继续进行多层次特征提取,获得面向下游任务的点云特征。分别在ModelNet40和ShapeNet数据集上进行形状分类与部件分割实验,结果表明,使用所提方法可以实现高精度、具有鲁棒性的三维点云形状分类与分割。

著录项

来源
《计算机工程与科学》 |2022年第7期|1239-1246|共8页
作者
吴亦奇; 韩放; 张德军; 何发智; 陈壹林;
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作者单位

中国地质大学(武汉)计算机学院;

智能地学信息处理湖北省重点实验室(中国地质大学(武汉));

武汉大学计算机学院;

武汉工程大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
点云模型; 注意力机制; 形状分类; 部件分割;

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基于特征通道和空间位置注意力的三维点云特征学习网络

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