【摘 要】
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本文提出了端到端无监督推理点云对象的空间关键点,并且针对特定的三维任务联合优化点云对象局部细节和空间模式的特征学习的通用框架算法SK-Net。该算法在点云对象分类、实例检索、语义分割方面上应用。该课题的研究依托于国家自然科学基金“3D形变体的保测变换与稀疏流形嵌入识别方法研究”。具体工作如下:·通过调整PointNet框架实现端到端推理点云对象的空间关键点。空间关键点的生成无需依赖关键点的标签或者
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本文提出了端到端无监督推理点云对象的空间关键点,并且针对特定的三维任务联合优化点云对象局部细节和空间模式的特征学习的通用框架算法SK-Net。该算法在点云对象分类、实例检索、语义分割方面上应用。该课题的研究依托于国家自然科学基金“3D形变体的保测变换与稀疏流形嵌入识别方法研究”。具体工作如下:·通过调整PointNet框架实现端到端推理点云对象的空间关键点。空间关键点的生成无需依赖关键点的标签或者候选,在设计的调节函数的指导下推理生成,同时对应于点云具有几何语义意义的局部区域。.·文章验证了通过学习得到的空间关键点所对应的点云局部区域所组织的局部细节特征对于点云密度的变化具有较强的鲁棒性。另外,通过对点云对象运用不同的局部区域组织方式以及在其分布空间层次上利用GCN和LSTM等方法进行不同区域之间的关联性构建和特征编码的消融实验,从而确定本文提出的框架算法的最佳模型。·设计了一个可扩展的模块,Reference模块,用于实现三维模型的实例检索任务。该模块能够扩展到其它三维分类算法,如PointNet,PointNet++,MVCNN等,并在ModelNet数据集上大幅度提高算法的实例检索性能。·在点云分类、部件分割任务上实现最佳或者可比较的结果（ModelNet10/40:96.2%/92.7%accuracy;ShapeNetPart:85.0%mIoU）,并且能够扩展运用到大规模场景语义分割任务（ScanNet:81.4%per-point accuracy）。在加入 Reference 模块后,算法在ModelNet40上的检索任务中实现92.4%的mAP,在ModelNet10数据集上实现了 95.0%的mAP。在对象分类场景中,模型的推理时间仅13.4ms。该研究成果的论文被CCF-A类会议AAAI录用为oral paper。
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