河北工业大学电子信息工程学院, 天津 300401
PointNet是三维点云分类中具有代表性的研究成果,该模型开创性地利用深度学习模型对点云进行分类,取得了较好的效果。但是PointNet模型只考虑点云的全局特征而忽略每个点的局部信息,为弥补这个缺陷,提出基于图卷积网络的点云分类模型。在PointNet模型中插入一个kNN graph层,通过在点云空间构造k近邻图,利用图结构有效地获取点云的局部信息,从而提高整体点云分类准确率。分类实验在ModelNet40数据集上进行,对比不同近邻值k对输出精度的影响,结果表明在k取20时,分类准确率最高,达到了93.2%,比PointNet高4.0%。
图像处理 三维点云分类 深度学习 图卷积网络 k近邻图 激光与光电子学进展
2019, 56(21): 211004
