基于注意力机制的高效点云识别方法

摘要：

在点云识别中,将点云数据映射成二维图片或者还原成三维空间等方法具有计算量大、场景通用性差的缺点.为此,本文提出一种基于注意力机制的深度残差学习网络的方法.本文方法通过注意力机制获得点云中不同点的权重分布和关键点,直接利用点云数据进行高效地识别.通过实验对比了多种不同方法在ModelNet40等数据集上的识别能力.结果表明,与基于二维图片方法、基于三维空间的方法以及直接处理点云的方法相比,本文方法在保证高识别精度的同时,具有参数量小、计算量小、更高效等优点.

关键词：点云识别、注意力机制、残差学习、参数量小、高效

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目面上项目61773127

在线出版日期：2020-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：51-55