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基于PointNet的三维点云部件分割的抗干扰研究
1
作者
穆莉莉
单卓佳
《绥化学院学报》
2023年第8期144-147,共4页
三维点云部件分割的训练预测模型是复杂多样的,影响分割结果的因素有很多。针对深度神经网路设置不同的参数对分割精度的影响,提出在经典点云网络模型PointNet上选择不同的激活函数与优化器进行抗干扰研究。首先将网络中数据采样数、学...
三维点云部件分割的训练预测模型是复杂多样的,影响分割结果的因素有很多。针对深度神经网路设置不同的参数对分割精度的影响,提出在经典点云网络模型PointNet上选择不同的激活函数与优化器进行抗干扰研究。首先将网络中数据采样数、学习率、批量大小等参数确定,其次修改激活函数与优化器参数并在ShapeNet数据集上进行实验对比。实验结果表明,在PointNet网络模型中选择ReLU激活函数与SGD优化器测试精确度达到88.39%。
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关键词
点云部件分割
PointNet
深度神经网络
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题名
基于PointNet的三维点云部件分割的抗干扰研究
1
作者
穆莉莉
单卓佳
机构
安徽理工大学机械工程学院
出处
《绥化学院学报》
2023年第8期144-147,共4页
基金
安徽省重点研究与开发计划项目(202004a07020046)
文摘
三维点云部件分割的训练预测模型是复杂多样的,影响分割结果的因素有很多。针对深度神经网路设置不同的参数对分割精度的影响,提出在经典点云网络模型PointNet上选择不同的激活函数与优化器进行抗干扰研究。首先将网络中数据采样数、学习率、批量大小等参数确定,其次修改激活函数与优化器参数并在ShapeNet数据集上进行实验对比。实验结果表明,在PointNet网络模型中选择ReLU激活函数与SGD优化器测试精确度达到88.39%。
关键词
点云部件分割
PointNet
深度神经网络
Keywords
point cloud component segmentation
PointNet
deep neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于PointNet的三维点云部件分割的抗干扰研究
穆莉莉
单卓佳
《绥化学院学报》
2023
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