| 基于动态图卷积的点云补全网络 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：4011 K | |
| 標簽： 图像处理 三维点云 卷积神经网络 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：大多数传统的深度学习点云补全学习方法仅仅使用了全局特征而忽略了局部特征，为了更好地提取和使用点云的局部特征，提出了一个基于深度学习的端到端点云补全网络。在点云补全网络（PCN）的基础上，编码部分引入针对局部特征改进的动态图卷积（DGCNN），使用多个不同维度的边卷积提取较为丰富的局部特征，并按照距离弱化远点的特征；然后用深度残差网络连接的思想优化网络结构以实现多尺度特征的融合，并加入平均池化弥补全局池化造成的信息损失；在解码部分引入折叠网络（FoldingNet），使输出的点云更加完整。实验结果表明，该点云补全网络相对PCN等点云补全网络有部分提升，验证了新方法的有效性。 | |
| 現在下載 | |
| VIP會員，AET專家下載不扣分；重復下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
Copyright ? 2005-2024 華北計算機系統工程研究所版權所有 京ICP備10017138號-2