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基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的點(diǎn)云分類模型

激光與紅外 頁數(shù): 5 2024-08-20
摘要: 為了增強(qiáng)基于深度學(xué)習(xí)的三維點(diǎn)云分類模型對全局特征的建模能力,提高模型的泛化性能,在PointNet的基礎(chǔ)上,提出了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制融合的點(diǎn)云分類模型。首先,將提取的特征分別通過增加通道注意力模塊和空間注意力模塊,使模型更加關(guān)注全局上下文信息,抑制噪聲信息,減少冗余參數(shù),增強(qiáng)對全局特征的建模能力;其次,通過在多尺度球半徑內(nèi)進(jìn)行不同K值最近鄰搜索對編碼的輸入特征進(jìn)行構(gòu)圖,...

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