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近些年,越来越多有关深度学习的方法应用到了点云分类领域。文章提出一种基于多尺度图卷积的点云分类网络,通过获取不同范围内等间隔采样的k个邻近点,以搭建不同尺度的图卷积模块来学习多尺度局部特征。实验表明,该网络在ModelNet40数据集上的准确率达到了92.8%,具有较好的性能。
基于多尺度图卷积的点云分类网络
【摘 要】
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近些年,越来越多有关深度学习的方法应用到了点云分类领域。文章提出一种基于多尺度图卷积的点云分类网络,通过获取不同范围内等间隔采样的k个邻近点,以搭建不同尺度的图卷积模块来学习多尺度局部特征。实验表明,该网络在ModelNet40数据集上的准确率达到了92.8%,具有较好的性能。
【机 构】
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湖北工业大学电气与电子工程学院
【出 处】
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科技创新与应用
【发表日期】
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2021年08期
【基金项目】
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湖北省教育厅科学技术研究项目(编号:Q20201409)
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