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點云數(shù)據(jù)的分類和語義分割在自動駕駛、智能機器人、全息投影等領(lǐng)域中有著重要應(yīng)用。傳統(tǒng)手工提取點云特征的方式，以及將三維點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為多視圖、體素網(wǎng)格等數(shù)據(jù)形式后再進行特征學(xué)習(xí)的方式，都存在處理環(huán)節(jié)多、三維特征損失大等問題，分類和分割的精度較低。目前可以直接處理點云數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Pointnet忽略了點云的局部細粒度特征，對復(fù)雜點云場景的處理能力較弱。針對上述問題，提出了一種基于動態(tài)圖卷積和空間金字塔池化的點云深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)終在Pointnet的基礎(chǔ)上使用動態(tài)圖卷積模塊來替換 Pointnet中的特征學(xué)習(xí)模塊，増強了網(wǎng)絡(luò)對局部拓撲結(jié)構(gòu)信息的學(xué)習(xí)能力;冋同時設(shè)計了一種基于點的空間金字塔池化結(jié)構(gòu)來捕獲多尺度局部特征，該方式比 Pointnet十十的多尺度采樣點云、重復(fù)分組進行多尺度局部特征學(xué)習(xí)的方法更加簡潔高效。實驗結(jié)果表明，在點云分類和語義分割任務(wù)的3個基準數(shù)據(jù)集上，所提網(wǎng)絡(luò)相較于現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)具有更高的分類和分割精度。
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