【摘 要】
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为解决PointNet++精度较低、耗时较长,且对输入点的噪声敏感的缺陷,引入一种高效的k维树(k-dimensional tree,kd tree)邻域查询方法,通过构建kd tree查找查询点周围指定半径
【基金项目】
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天津市科技特派员资助项目(18JCTPJC54300)
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为解决PointNet++精度较低、耗时较长,且对输入点的噪声敏感的缺陷,引入一种高效的k维树(k-dimensional tree,kd tree)邻域查询方法,通过构建kd tree查找查询点周围指定半径内的近邻点,构造局部区域集,完成在PointNet++分组层上的局部特征提取.针对原网络训练过程中存在的过拟合问题,引入随机失活(dropout)正则化,减少网络收敛训练的时间.在Ubuntu14.04系统下搭建TensorFlow的图形处理器深度学习环境,并在ModelNet40数据集上进行训练和测
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