【摘 要】
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自卷积神经网络提出以来,计算机视觉有了巨大的发展,各种深度学习网络被提出,广泛用于高效处理图像数据。应用深度神经网络分析点云,学习点云特征的方法自然出现了,但是直接使用处理二维图像数据的方法处理三维数据并不可行,通过多层感知器提取点云数据的有效特征便成为了一个常用的方法。然而这种方法并没能够充分利用点云的层次化特征。在点云的层次化的过程中,常常经过分组和采样的操作,使得点云可以按照全局和局部两种方
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自卷积神经网络提出以来,计算机视觉有了巨大的发展,各种深度学习网络被提出,广泛用于高效处理图像数据。应用深度神经网络分析点云,学习点云特征的方法自然出现了,但是直接使用处理二维图像数据的方法处理三维数据并不可行,通过多层感知器提取点云数据的有效特征便成为了一个常用的方法。然而这种方法并没能够充分利用点云的层次化特征。在点云的层次化的过程中,常常经过分组和采样的操作,使得点云可以按照全局和局部两种方式进行处理,点云的空间特征和通道特征因此可以分为全局和局部两种特征,合理利用全局和局部特征对点云分析的效果重要的影响。本文提出了一种在点云中构建基于全局和局部位置的层次化位置编码,通过基于点云的全局和局部通道特征的通道注意力分析点云的深度神经网络,用于点云的形状分类和部件分割等后续任务。在网络中通过多层位置编码和通道注意力对点云特征进行提取,达到了提高分类分割任务准确率的效果。本文所做的主要工作如下:(1)提出了一种应用于点云深度学习的点云位置编码方法。针对点云的深度学习,从全局和局部两个层面,分别对点云数据进行位置编码,从而充分利用点云的全局和局部位置信息,提取点云的空间特征。(2)提出了一种应用于点云深度学习的通道注意力。在点云的深度学习的过程中,由于对点云的层次化特征提取,使得通道注意力可以通过关注全局和局部通道特征来学习点云特征通道的不同权重。可以借助通道注意力来使得点云的通道得到不同程度的加权,从而使得深度学习关注更有价值的通道。(3)针对点云特征提取过程中分层提取的特点,构建了一种新型的网络结构对点云的层次提取的结果进行充分利用,从而使得不同层的网络特征都可以对结果进行影响,可以通过堆叠多层提升特征提取的效果。(4)将本文提出的网络模型应用在点云形状分类,点云部件分割和点云室内场景分割任务,并通过实验对提出模型的有效性进行了验证。通过消融实验,证明了基于层次化特征的点云分析网络模型中,包括层次化位置编码,基于点云的通道注意力、层次化特征提取模块的作用。
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