典型文献
优化球查询算法的点云分割
文献摘要：
为丰富PointNet++网络局部特征的表征能力、加强细节特征的表达效果、提高点云模型的分割精度,针对PointNet++中多尺度和多分辨率算法都采用的点集重叠划分方法—球查询算法进行了研究.在PointNet++中,球查询算法随机选取球形邻域内的特征点提取局部特征,导致局部特征表达效果欠佳.为加强局部特征表征能力,引入K-近邻优化策略,将球邻域内的特征点按照与中心点的距离由近及远排序.在局部特征提取过程中,当球邻域内的点数超过需要的特征点时选取距中心点相对较近的一批点作为局部特征提取点;当球邻域中的点数少于需要的特征点时,选取距中心点最近的特征点复制多次,补齐特征表示.将优化的球查询算法应用于PointNet++分割网络,利用S3DIS和ShapeNetPart作为数据集验证算法的有效性.实验结果表明,优化的球查询算法丰富了网络的局部特征表征能力,强化了细节特征的表达效果,提高了分割精度.
文献关键词：
球查询;多尺度;多分辨率;PointNet++;K-近邻;局部特征
中图分类号：
作者姓名：
王爱兵;杨晓文;韩燮;郭新东;彭志斌;郭子军;贾彩琴
作者机构：
中北大学 大数据学院,山西 太原 030051
文献出处：
引用格式：
[1]王爱兵;杨晓文;韩燮;郭新东;彭志斌;郭子军;贾彩琴-.优化球查询算法的点云分割)[J].计算机技术与发展,2022(08):55-59,65
A类：
球查询,ShapeNetPart
B类：
查询算法,点云分割,PointNet++,表征能力,细节特征,表达效果,高点,点云模型,多分辨率,点集,划分方法,邻域,特征点提取,特征表达,近邻优化,点按,中心点,由近及远,局部特征提取,批点,取点,补齐,特征表示,算法应用,分割网络,S3DIS,数据集验证
AB值：
0.283808
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