【摘 要】
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目的 为建立3维模型语义部件之间的对应关系并实现模型自动分割,提出一种利用隐式解码器(implicit decoder,IM-decoder)的无监督3维模型簇协同分割网络.方法 首先对3维点云模型进行体素化操作,进而由CNN-encoder(convolutional neural network encoder)提取体素化点云模型的特征,并将模型信息映射至特征空间.然后使用注意力模块聚合3维模型相邻点特征,将聚合特征与3维点坐标作为IM-decoder的输入来增强模型的空间感知能力,并输出采样点相对于
【机 构】
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兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070;兰州交通大学自动化与电气工程学院, 兰州 730070
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目的 为建立3维模型语义部件之间的对应关系并实现模型自动分割,提出一种利用隐式解码器(implicit decoder,IM-decoder)的无监督3维模型簇协同分割网络.方法 首先对3维点云模型进行体素化操作,进而由CNN-encoder(convolutional neural network encoder)提取体素化点云模型的特征,并将模型信息映射至特征空间.然后使用注意力模块聚合3维模型相邻点特征,将聚合特征与3维点坐标作为IM-decoder的输入来增强模型的空间感知能力,并输出采样点相对于模型部件的内外状态.最后使用max pooling聚合解码器生成的隐式场,以得到模型的协同分割结果.结果 实验结果表明,本文算法在ShapeNet Part数据集上的mIoU(mean intersection-over-union)为62.1％,与目前已知的两类无监督3维点云模型分割方法相比,分别提高了22.5％和18.9％,分割性能得到了极大提升.与两种有监督方法相比,分别降低了19.3％和20.2％,但其在部件数较少的模型上可获得更优的分割效果.相比于使用交叉熵函数作为重构损失函数,本文使用均方差函数可获得更高的分割准确率,mIoU提高了26.3％.结论 与当前主流的无监督分割算法相比,本文利用隐式解码器进行3维模型簇协同分割的无监督方法分割准确率更高.
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