【摘 要】
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点云数据的无序性、稀疏性和有限性等特点给基于深度学习的点云模型分类带来了较大的困难.现有的面向点云的深度学习网络存在模型架构复杂、训练参数较多的问题,难以适用于实
【机 构】
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北方民族大学计算机科学与工程学院,宁夏智能信息与大数据处理重点实验室,杭州电子科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762003,61502129);宁夏自然科学基金(2018AAC03124);宁夏高等学校一流学科建设(电子科学与技术:NXYLXK2017A07);国家民族事业委员会“图像与智能信息处理创新团队”;国家民族事业委员会中青年英才计划(2016GQR08);浙江省自然科学基金(LQ16F020004);北方民族大学重点科研项目“面向复杂产品广义设计的三维模型检索研究”
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点云数据的无序性、稀疏性和有限性等特点给基于深度学习的点云模型分类带来了较大的困难.现有的面向点云的深度学习网络存在模型架构复杂、训练参数较多的问题,难以适用于实时点云识别任务,为此提出一种轻量级实时点云网络--LightPointNet.首先,基于点云模型的特点及轻量级点云分类网络的设计原则,提出面向点云模型分类的深度学习网络原型;然后,通过控制变量法完成网络参数设置的优化,形成最终的点云网络LightPointNet.该网络结构紧凑,仅包含3层卷积, 1层池化和1层全连接,且其参数个数不到0.07M.
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