一种面向低采样率的点云数据处理网络

张毅; 林云汉; 刘双元

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一种面向低采样率的点云数据处理网络

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在直接处理点云的三维神经网络中,采样阶段实现了对原始点云中关键点的筛选,对于整个网络的性能及网络的抗噪能力具有重要作用。目前主流的最远点采样(FPS)方法在处理大规模3D点云数据时计算量大且耗时,并且低采样率时经过FPS采样后模型性能下降明显。针对这两个问题,提出一种面向低采样率的点云数据处理网络AS-Net。设计一个新的采样模块代替原backbone中的FPS,其由两个Layer组成,每个Layer基于长短期记忆网络获取原始点云与采样点云之间的联系权重,从而高效提取关键信息,去除冗余信息。在此基础上,利用注意力机制选择特征值较高的原始点云作为采样点,采样点作为后序任务的关键点输入到网络,进一步提高网络模型性能。基于ModelNet40数据集的实验结果表明,在低采样率条件下,AS-Net仍可达到81.6%的分类准确率,与使用FPS作为采样方法的网络模型相比提高52.7%。此外,其对噪声干扰具有很强的鲁棒性,对于大场景的分割时间效率优于同类采样方法。

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来源
《计算机工程》 |2022年第11期|240-246|共7页
作者
张毅; 林云汉; 刘双元;
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作者单位

武汉科技大学计算机科学与技术学院;

智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;

武汉科技大学机器人与智能系统研究院;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
点云; 采样; 最远点采样; 长短期记忆网络; 注意力机制;

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