資料介紹
針對點云數(shù)據(jù)本身信息量不足導(dǎo)致現(xiàn)有三維點云分類方法分類精度較低的問題,結(jié)合多模態(tài)特征融合,設(shè)計一種三維點云分類模型。通過引入投影圖對點云數(shù)據(jù)信息進(jìn)行擴(kuò)充,將點云數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)同時作為輸入,對Pointcut模型提取的點云特征與CNN模型提取的投影圖特征進(jìn)行加權(quán)融合,從而得到最終分類結(jié)果。在Modelnet40數(shù)據(jù)集上的分類結(jié)果表明,該模型的分類精度達(dá)到964%,相比 Pointcut模型提升47個百分點。

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