融合注意力机制与神经网络的三维点云分类算法

史豪斌; 王少熙; 黄睿茜

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融合注意力机制与神经网络的三维点云分类算法

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摘要

为了提高三维点云格式的样本分类准确率,将注意力机制与改进后的Pointnet网络相融合,对提取到的局部特征和全局特征进行加权获得对分类任务更加有效的特征,抑制相对无效的特征.该模型首先使用Pointnet网络作为基础架构对点云样本中每一个点进行全局特征的获取,使用k近邻方法为均匀采样得到的中心点选取k个相邻点,对该点到其他相邻点的关系进行建模,作为区域的局部特征.其次,使用squeeze_excitation_network中的SE_block模块完成特征通道间的权重分配,为改进后的Pointnet网络加入注意力机制,使其能够提取出更加精细且更具有分辨能力的特征.最后,通过混合池化层进行聚合,混合池化由最大池化和平均池化按照不同的比例融合,文章实验部分对于比例系数的影响进行了展示.在保证与Pointnet实验环境设置相同的情况下,该模型在Modelnet40数据集上的三维物体分类结果相比Pointnet取得了4.1%的准确率的提升.实验表明,文章提出的融合注意力与神经网络结合的模型能够得到更有区分度的样本特征,从而有效的提高了三维点云物体的分类准确率.

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来源
《微电子学与计算机》 |2023年第5期|12-19|共8页
作者
史豪斌; 王少熙; 黄睿茜;
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作者单位

西北工业大学微电子学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
深度学习; 神经网络; 注意力机制; 三维图像; 点云分类;

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