【摘 要】
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随着激光雷达传感器和深度传感器等三维数据获取设备的普及,点云已经变成了一种常见的计算机视觉数据类型。研究如何使用点云数据服务于各种应用,已经成为深度学习中计算机视觉领域的新热点。不同于会导致转换损失的多视图法和体素法,现在的研究者大多着眼于如何直接使用三维点云作为网络输入。然而由于点云的稀疏性、非结构性、无序性以及旋转不变性,卷积神经网络无法直接应用于点云特征提取,且一些传统的如注意力机制的特征增
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随着激光雷达传感器和深度传感器等三维数据获取设备的普及,点云已经变成了一种常见的计算机视觉数据类型。研究如何使用点云数据服务于各种应用,已经成为深度学习中计算机视觉领域的新热点。不同于会导致转换损失的多视图法和体素法,现在的研究者大多着眼于如何直接使用三维点云作为网络输入。然而由于点云的稀疏性、非结构性、无序性以及旋转不变性,卷积神经网络无法直接应用于点云特征提取,且一些传统的如注意力机制的特征增强手段无法直接应用于点云数据。本文在现有的直接使用点云进行特征学习的网络模型基础上,对基于逐点法的点云特征提取方案的优缺点进行了分析。针对现有点云特征学习网络模型存在的构建邻域特征、克服单一角度池化的局限性、增强网络特征表示能力的问题,进行了基于手工和自适应加权的网络特征提取增强研究。本文的工作与成果为:（1）提出了基于动态图卷积的加权点云分类网络WDGCNN。该网络使用特征拼接思想优化网络结构以实现多层次特征的融合;通过对K近邻图构成的边缘特征设计恰当的加权函数,弱化远点的干扰,相对加强近点的特征,更好地学习网络的点云特征;借助平均池化可以保留全局特征的优点,结合了最大池化和平均池化,提出了一种新的池化方法以缓解单独使用最大池化造成的信息损失。通过和DGCNN等方法在Model Net40点云分类数据集上的对比分析,WDGCNN相比于DGCNN分类准确率由91.61%达到了93.22%,结果表明本文提出方法的和其他方向相比取得了相当或更优的结果,验证了本文优化方法设计的合理性。（2）提出了一个直接应用于点云数据的注意力机制。本方法可通过注意力机制自适应生成权重。本方法通过对点云数据进行并行的最大池化与平均池化,采用共享权重的多层感知器训练自适应注意力权重,并与输入特征相乘以增强网络特征表示能力,从而提升网络性能,可以广泛地应用于Point Net类网络的特征提取阶段,以提高网络的表征能力。本文设计的适用于点云的注意力机制在Model Net40分类任务上,帮助Point Net（vanilla）和Point Net网络的分类准确率分别提升0.89%和0.40%;在Shape Net零件分割任务上,帮助Point Net网络的平均交并比提升1.38%;在KITTI三维检测任务上,帮助基于视锥体法的融合检测Frustum-Point Net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。
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