[发明专利]一种基于深度学习的点云分类方法在审
| 申请号： | 202211625847.X | 申请日： | 2022-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN116051884A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 杨家志;沈洁;陈梦强;于广旺;周国清 | 申请（专利权）人： | 桂林理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的点云分类方法，属于三维点云数据处理领域，采用残差网络模型中应用通道注意力机制以及改进分类器的方式，对点云数据集进行分类处理。本发明中的残差网络解决了深度学习网络随着网络层数增加出现的梯度爆炸问题，提高了模型的泛化能力；通道注意力机制通过学习每个通道的重要程度，进行权重分配，提高了点云特征提取能力；通过改进分类器，进一步提高了点云数据分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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