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搜索结果:
1-1
共查到
“
人工智能 点云分类
”
相关记录1条 . 查询时间(0.162 秒)
RFNet: 用于三维
点云分类
的卷积神经网络
深度学习
三维点云
点云分类
注意力机制
损失函数
2024/1/16
由于
点云
的非结构性和无序性,目前已有的
点云分类
网络在精度上仍然需要进一步提高.通过考虑局部结构的构建、全局特征聚合和损失函数改进三个方面,构造一个有效的
点云分类
网络.首先,针对
点云
的非结构性,通过学习中心点特征与近邻点特征之间的关系,为不规则的近邻
点分
配不同的权重,以此构建局部结构;然后,使用注意力思想,提出加权平均池化(Weighted average pooling,WAP),通过自注意力方式...
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