【摘 要】
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三维物体识别是计算机视觉领域近年来的研究热点,其在自动驾驶、医学影像处理等方面具有重要的应用前景。针对三维物体的体素表达形式,特征重组卷积神经网络VFRN使用了直接连
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院VCC研究室,工业安全与应急技术安徽省重点实验室（合肥工业大学）,北德克萨斯大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目(1708085MF158);国家自然科学基金项目(61602146);国家留学基金项目(201706695044);合肥工业大学智能制造技术研究院科技成果转化及产业化重点项目(IMICZ2017010)
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三维物体识别是计算机视觉领域近年来的研究热点,其在自动驾驶、医学影像处理等方面具有重要的应用前景。针对三维物体的体素表达形式,特征重组卷积神经网络VFRN使用了直接连接同一单元中不相邻的卷积层的短连接结构。网络通过独特的特征重组方式,复用并融合多维特征,提高特征表达能力,以充分提取物体结构特征。同时,网络的短连接结构有利于梯度信息的传播,加之小卷积核和全局均值池化的使用,进一步提高了网络的泛化能力,降低了网络模型的参数量和训练难度。ModelNet数据集上的实验表明,VFRN克服了体素数据分辨率低和纹理缺
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