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在点云的处理过程中，许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系，导致大量空间几何信息丢失。针对该问题，提出了一个强化局部特征的网络，用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码；通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数，结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验，结果表明：该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。 相似文献
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在点云的处理过程中,许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系,导致大量空间几何信息丢失.针对该问题,提出了一个强化局部特征的网络,用于点云的目标分类和语义分割.该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码;通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征.同时提出了一种新的多维损失函数,结合使用交叉熵损失函数与... 相似文献
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