【摘 要】
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三维点云分类近年来发展迅猛,在众多领域有着广泛的应用。神经网络被大量用于处理各种三维点云的数据问题,体现了深度学习方法解决三维点云数据分类和语义分割等问题具有非常高的优势。相比于二维图像数据集,三维点云数据集存在样本少、制作成本高和样本标记复杂等问题。同时,神经网络无法很好学习到点云特征,在对点云数据进行分类时未能取得理想的效果。基于深度学习的三维点云数据增强成为了目前的研究热点。本文的点云增强网
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三维点云分类近年来发展迅猛,在众多领域有着广泛的应用。神经网络被大量用于处理各种三维点云的数据问题,体现了深度学习方法解决三维点云数据分类和语义分割等问题具有非常高的优势。相比于二维图像数据集,三维点云数据集存在样本少、制作成本高和样本标记复杂等问题。同时,神经网络无法很好学习到点云特征,在对点云数据进行分类时未能取得理想的效果。基于深度学习的三维点云数据增强成为了目前的研究热点。本文的点云增强网络模型从基于点云数据的样本相似度和点云数据混合增强的方面进行研究,主要的内容和创新点如下:（1）针对高维的三维点云数据,本文设计了基于余弦相似度的点云自适应匹配算法和PCA点云数据降维匹配算法,可用于计算三维点云之间的相似程度。分别通过点云数据间的特征抽取方式生成向量和点云数据降维手段把高维的点云数据变成低维数据向量,再利用余弦相似度的计算方法计算向量之间余弦相似度。然后按照计算出相似度值的大小进行排序。最后根据排序好的相似度值选择相应点云进行进一步处理。这为后续的三维点云数据混合提供了非常清晰的思路。（2）针对制作三维点云数据费时费力的问题,本文设计了三维点云数据混合框架。受到二维图像数据增强的基于风险最小化混合网络的启发,在数据混合的方面,利用现有的三维点云数据进行混合生成新的点云数据样本。本文在数据的预处理阶段,根据输入网络的点云训练数据批次大小调整点云数据的混合批次大小,并根据随机生成的混合率为新数据赋予标签。通过修改损失函数使得网络能够根据混合率自动调整损失函数,在分类器和增强器的联合训练过程中进行反馈更新进一步提升了整体点云分类网络模型的分类精度。二维图像的数据混合方法加以改进后用在高维度的三维点云上是个非常有效的方法,利用有限的数据混合生成高质量的新样本数据,这使得点云分类网络在训练时能够有更多的训练样本学习点云特征,最后训练好的分类网络具有更好的分类精度,同时分类网络的鲁棒性和分类性得到了进一步提升。
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