【摘 要】
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针对点云分割中的非等效性,提出基于CNN(convolutional neural network)的点云分割神经网络NEPN(non-equivalent point network),在设计网络随机抽样层与MaxPooling层解决点
【机 构】
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东华大学机械工程学院,东华大学智能制造研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（51435009）
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针对点云分割中的非等效性,提出基于CNN(convolutional neural network)的点云分割神经网络NEPN(non-equivalent point network),在设计网络随机抽样层与MaxPooling层解决点云数量与顺序多变的基础上,引入经惩罚函数作用后的距离矩阵对各点分类误差进行加权,优化模型训练损失计算方法,强化分割面邻近点的误差反馈,实现点云区域分割。试验结果表明,该方法分割精度优于PointNet方法,可有效解决非等效点云分割问题。
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