【摘 要】
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在过去的几年中,三维深度学习已经成为重要的研究课题。许多应用场景都需要感知周围的3D环境,有时候还需要和3D对象进行交互。点云已日益成为三维深度学习领域中比较流行的数
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在过去的几年中,三维深度学习已经成为重要的研究课题。许多应用场景都需要感知周围的3D环境,有时候还需要和3D对象进行交互。点云已日益成为三维深度学习领域中比较流行的数据形式。针对三维点云数据的无序性和不规则性的特点,如何有效的利用对象或场景的空间分布信息,提取内部几何信息,挖掘潜在的特征信息,成为三维点云领域研究的重点。本文主要研究工作归纳如下:(1)针对基于点云数据的深度学习方法进行了总结和分析:分析了相关点云数据的三维识别及分割方法,总结了各自的优势和不足,并对相关数据集进行了介绍。(2)提出了一种基于图卷积网络的三维点云识别及分割方法:在每个中心点的邻域区域内构建邻域图来反应邻域区域的空间分布信息,然后采用图卷积提取潜在的几何信息。同时考虑了两种空间维度的邻域点选择,这样不仅邻域区域的几何分布被充分挖掘,而且在特征空间维度上具有相似特征区域的信息也被提取出来。所提出的方法融合这两种空间维度特征以获得更丰富的特征表示。与现有的一些方法相比,该方法具有一定的竞争力。(3)提出了一种基于图注意力网络的三维点云识别及分割方法:采用编码器-解码器的网络结构,在编码器阶段使用图注意力卷积和图注意力池化。图注意力卷积通过计算邻域区域的关系权重来反映邻域点对中心的重要性。图注意力池化将采样点的邻域空间分布信息融合到采样点的特征中。实验结果显示了该方法有效地提高了识别与分割的效果。
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