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采用动态残差图卷积的3D点云超分辨率
文献摘要：
为了在超分辨率中对非欧数据的3D点云进行局部信息高效提取,提出采用动态残差图卷积的3D点云超分辨率网络(PSR-DRGCN),该网络包括特征提取模块、DRGCN模块及上采样模块.对于输入的3D点云,特征提取模块采用k-近邻(k-NN)算法在3D空间中找到每个点对应的k个邻居,通过逐点卷积把局部几何信息转换到高维特征空间中;DRGCN模块利用多层图卷积操作将3D空间中每个点的局部几何特征抽象为语义特征,在每一层对点的近邻空间进行动态调整以增加感受野范围,并通过残差连接融合多层次语义信息,从而对局部几何信息高效提取;上采样模块将特征空间中的点进行上采样并转换到3D空间中.实验结果表明,PSR-DRGCN生成的高分辨率点云在放大尺度为2倍时,相似性指标CD、EMD、F-score相比第2网络分别优化了10.00％,4.76％,16.84％;当放大尺度为6倍时,相似性指标相比第2网络分别优化了2.35％,40.00％,0.58％;在所有情况下的均值与标准差指标上达到最优效果,生成的高分辨率点云质量高.
文献关键词：
3D点云;超分辨率;动态图卷积网络;语义特征;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
钟帆;柏正尧
作者机构：
云南大学信息学院,云南昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]钟帆;柏正尧-.采用动态残差图卷积的3D点云超分辨率)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(11):2251-2259
A类：
DRGCN
B类：
残差图,点云,局部信息,高效提取,超分辨率网络,PSR,取模,上采样,样模,近邻,NN,邻居,逐点卷积,几何信息,信息转换,换到,高维特征空间,多层图,卷积操作,几何特征,语义特征,感受野,残差连接,语义信息,对局,大尺度,相似性指标,CD,EMD,score,有情,上达,优效,动态图卷积网络
AB值：
0.292695
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