【摘 要】
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针对当前三维点云识别方法存在时间和空间复杂度较高的问题,提出一种轻量级的三维点云识别方法。使用最远点采样法从原始点云中获取采样点,在采样点处构建K近邻图来有效获取点云的局部结构信息,大幅度降低网络的计算复杂度;使用注意力机制突出局部区域不同K近邻点的重要性,达到增强局部结构特征的目的;利用分组卷积提取高层次的局部结构特征的同时减少卷积层的参数量。在保证较高的识别准确率的前提下减少全连接层的参数量。
【机 构】
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桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室,桂林电子科技大学信息与通信学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61661017、61967005、U1501252),广西自然科学基金项目(2017GXNSFBA198212),广西科技基地和人才专项基金项目(桂科AD19110060),中国博士后科学基金面上基金项目(2016M602923XB),认知无线电教育部重点实验室基金项目(CRKL190107、CRKL160104)。
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针对当前三维点云识别方法存在时间和空间复杂度较高的问题,提出一种轻量级的三维点云识别方法。使用最远点采样法从原始点云中获取采样点,在采样点处构建K近邻图来有效获取点云的局部结构信息,大幅度降低网络的计算复杂度;使用注意力机制突出局部区域不同K近邻点的重要性,达到增强局部结构特征的目的;利用分组卷积提取高层次的局部结构特征的同时减少卷积层的参数量。在保证较高的识别准确率的前提下减少全连接层的参数量。在ModelNet40数据集上的实验结果表明,该方法的识别准确率达到同等或更优水平,网络模型的参数量得到
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