基于上下文强化八叉树网络三维模型语义分割算法

摘要：

针对三维模型语义分割中上下文特征的学习问题,提出了一种基于上下文强化八叉树网络的三维模型语义分割算法,名为CR-O-CNN(context-reinforced octree convolutional neural network).将基于八叉树的卷积神经网络引入上下文强化网络中,对上下文特征的学习过程进行马尔可夫决策过程的建模,并使用异步优势演员评论家算法对该过程进行优化,通过学习到深层的上下文特征,以提升三维模型的分割结果.在公共数据集ShapeNet上的实验结果表示,所提算法可提升三维模型语义分割的表现性能.

关键词：三维模型;语义分割;八叉树网络;上下文强化;强化学习

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技创新新一代人工智能重大项目2030;2018AAA0102900

在线出版日期：2021-12-14（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：3586-3589,3596