【摘 要】
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目的 3维点云是编码几何信息的主要数据结构,与2维视觉数据不同的是,点云中隐藏了3维物体中重要的形状特征.为更好地从无序的点云中挖掘形状特征,本文提出一种能够端到端且鲁棒地处理点云数据的多维度多层级神经网络(multi-dimensional multi-layer neural network,MM-Net).方法 多维度特征修正与融合(multi-dimensional feature correction and fusion module,MDCF)模块从多个维度自适应地修正局部特征和逐点特征,并
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海 201620;武汉科技大学机械自动化学院, 武汉 430081
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目的 3维点云是编码几何信息的主要数据结构,与2维视觉数据不同的是,点云中隐藏了3维物体中重要的形状特征.为更好地从无序的点云中挖掘形状特征,本文提出一种能够端到端且鲁棒地处理点云数据的多维度多层级神经网络(multi-dimensional multi-layer neural network,MM-Net).方法 多维度特征修正与融合(multi-dimensional feature correction and fusion module,MDCF)模块从多个维度自适应地修正局部特征和逐点特征,并将其整合至高维空间以获得丰富的区域形状.另一方面,多层级特征衔接(multi-layer feature articulation module,MLFA)模块利用多个层级间的远程依赖关系,推理得到网络所需的全局形状.此外设计了两种分别应用于点云分类与分割任务的网络结构MM-Net-C(multi-dimensional multi-layer feature classification network)和MM-Net-S(multi-dimen-sional multi-layer feature segmentation network).结果 在公开的ModelNet40数据集与ShapeNet数据集上进行测试,并与多种方法进行比较.在ModelNet40数据集中,MM-Net-C的分类精度较PointNet++和DGCNN(dynamic graph convolutional neural network)方法分别提高了2.2％ 和1.9％;在ShapeNet数据集中,MM-Net-S的分割精度较ELM(extreme learning machine)和A-CNN(annularly convolutional neural networks)方法分别提高了1.2％和0.4％.此外,在ModelNet40数据集中的消融实验验证了多维度多层级神经网络(MM-Net)架构的可靠性,消融实验的结果也表明了多维度特征修正与融合(MDCF)模块和多层级特征衔接(MLFA)模块设计的必要性.结论 本文提出的多维度多层级神经网络(MM-Net)在分类与分割任务中取得了优秀的性能.
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