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通过多模态特征融合来设计三维点云分类模型

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.80 MB | 2021-03-11

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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Pointcut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964%,相比 Pointcut模型提升47个百分点。

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