典型文献
适用于点云数据的注意力机制研究
文献摘要：
注意力机制作为一种即插即用的有效提高网络特征提取性能的手段,在自然语言处理、图像识别领域有着广泛的应用.然而由于点云数据的不规则性与无序性,使得注意力机制无法直接应用于点云领域.提出适用于点云的注意力机制,以PointNet类网络作为点云特征提取的骨干网络,通过对点云数据进行多角度池化,采用共享权重的多层感知器获取自适应注意力权重,并与原特征相乘以实现输入特征优化,从而提升网络性能,实现注意力机制在点云领域的应用.设计的适用于点云的注意力机制在ModelNet40分类任务上,帮助PointNet(vanilla)和PointNet网络的分类准确率分别提升0.89和0.40个百分点;在ShapeNet零件分割任务上,帮助PointNet网络的平均交并比提升1.38个百分点;在KITTI三维检测任务上,帮助基于视锥体法的融合检测Frustum-PointNet网络在行人和骑行者两种小物体的平均精度也取得了可观的提升.实验结果表明所设计的注意力机制在多种点云处理任务的有效性和轻量级特点.
文献关键词：
深度学习;三维点云;注意力机制;分类;分割;检测
中图分类号：
作者姓名：
孙一珺;胡辉;李子钥;陈阳;吴少奕
作者机构：
华东交通大学 信息工程学院,南昌 330013
文献出处：
引用格式：
[1]孙一珺;胡辉;李子钥;陈阳;吴少奕-.适用于点云数据的注意力机制研究)[J].计算机工程与应用,2022(23):254-260
A类：
视锥体,Frustum
B类：
点云数据,注意力机制,即插即用,网络特征,自然语言处理,图像识别,规则性,接应,PointNet,类网络,点云特征提取,骨干网络,池化,多层感知器,取自,注意力权重,相乘,乘以,输入特征,特征优化,网络性能,ModelNet40,分类任务,vanilla,分类准确率,百分点,ShapeNet,零件,平均交并比,KITTI,三维检测,体法,骑行者,点云处理,轻量级,三维点云
AB值：
0.376409
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