[发明专利]一种基于PointCloudTransformer的多尺度优化网络方法有效
申请号: | 202111563705.0 | 申请日: | 2021-12-20 |
公开(公告)号: | CN114239808B | 公开(公告)日: | 2023-09-01 |
发明(设计)人: | 王改华;王能元;李麒;刘洪 | 申请(专利权)人: | 湖北工业大学 |
主分类号: | G06N3/0455 | 分类号: | G06N3/0455;G06N3/08 |
代理公司: | 武汉华强专利代理事务所(普通合伙) 42237 | 代理人: | 温珊姗 |
地址: | 430068 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于PointCloudTransformer的多尺度优化网络方法,本发明所述多尺度优化网络包括3部分,第1部分为采样层,对输入点云进行一个特征采样。第2部分为,多尺度优化结构,含有不同尺寸卷积的线性激活层。其中每个卷积层后面连接batchnorm和ReLU,对采样后的点使用不同卷积尺度的线性激活层进行复合特征提取,然后与原输入进行拼接。第3部分为同尺寸卷积的线性激活层,该层主要是对第2部分输出的数据特征进一步的特征提取,作用类似于全连接层。通过实验对比发现,本发明构建的网络结构实验精度高,三个含有不同卷积尺寸的线性激活层结构提取特征强,实验效果较为理想。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 pointcloudtransformer 尺度 优化 网络 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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