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公开(公告)号：CN113313176A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110616319.7
申请日：2021-06-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态图卷积神经网络的点云分析方法，属于图像处理领域。该方法包括：注意力图卷积模块用于提取点云无序领域的特征，找到每个点的K个最近邻近点，通过MLP网络训练出各个边特征的权重，对各个边特征乘以权重求和提取出每一个点的深度特征；动态图卷积模块，对于特征空间的点云仍然使用图卷积模块更新特征数据；残差网络模块，基于动态图卷积网络，引入残差网络，根据残差方向和图卷积网络构建基于注意力机制的残差动态图卷积网络。将点云数据输入到网络之中，可以获得较好的点云分类结果和分割结果。本发明提供了一种端到端的方式可以更好的获取点云局部信息，提高了点云分类以及分割的准确率。
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