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基于多模态特征融合的三维点云分类方法
被引量:
17
1
作者
顾砾
季怡
刘纯平
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期279-284,共6页
针对点云数据本身信息量不足导致现有三维点云分类方法分类精度较低的问题,结合多模态特征融合,设计一种三维点云分类模型。通过引入投影图对点云数据信息进行扩充,将点云数据与图像数据同时作为输入,对PointCNN模型提取的点云特征与CN...
针对点云数据本身信息量不足导致现有三维点云分类方法分类精度较低的问题,结合多模态特征融合,设计一种三维点云分类模型。通过引入投影图对点云数据信息进行扩充,将点云数据与图像数据同时作为输入,对PointCNN模型提取的点云特征与CNN模型提取的投影图特征进行加权融合,从而得到最终分类结果。在ModelNet40数据集上的分类结果表明,该模型的分类精度达到96.4%,相比PointCNN模型提升4.7个百分点。
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关键词
深度学习
三维点云分类
pointcnn
模型
图像特征提取
特征融合
下载PDF
职称材料
题名
基于多模态特征融合的三维点云分类方法
被引量:
17
1
作者
顾砾
季怡
刘纯平
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期279-284,共6页
基金
国家自然科学基金(61972059,61773272)
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(19KJA230001)。
文摘
针对点云数据本身信息量不足导致现有三维点云分类方法分类精度较低的问题,结合多模态特征融合,设计一种三维点云分类模型。通过引入投影图对点云数据信息进行扩充,将点云数据与图像数据同时作为输入,对PointCNN模型提取的点云特征与CNN模型提取的投影图特征进行加权融合,从而得到最终分类结果。在ModelNet40数据集上的分类结果表明,该模型的分类精度达到96.4%,相比PointCNN模型提升4.7个百分点。
关键词
深度学习
三维点云分类
pointcnn
模型
图像特征提取
特征融合
Keywords
deep learning
three-dimensional point cloud classification
pointcnn model
image feature extraction
feature fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模态特征融合的三维点云分类方法
顾砾
季怡
刘纯平
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
17
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