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基于3D特征动态融合的点云特征提取网络OACSCD

Point Cloud Feature Extraction Network Based on 3D Feature Dynamic Fusion

中文摘要英文摘要

针对目前用于点云配准的点云特征提取方法并未充分提取点云中的有效信息等问题,提出了一种基于3D特征动态融合的点云特征提取网络(3D feature dynamic fusion and residual u-net,DFRUNet).该网络通过3DFDF(3D feature dynamic fusion)模块将编码和解码模块的特征动态融合,以充分提取点云中的有效信息;同时采用SE-Res(squeeze and excitation residu…查看全部>>

To solve the problem that the feature extraction methods currently used for point cloud registration do not ade-quately extract effective information from point cloud,a point cloud feature extraction network DFRUNet(3D feature dynamic fusion and residual u-net)based on 3D feature dynamic fusion is proposed.The network dynamically fuses the features of encoding and decoding modules through 3DFDF(3D feature dynamic fusion)module to extract sufficie…查看全部>>

孙刘杰;翟仁杰;王文举;庞茂然

上海理工大学 出版印刷与艺术设计学院,上海 200093上海理工大学 出版印刷与艺术设计学院,上海 200093上海理工大学 出版印刷与艺术设计学院,上海 200093上海理工大学 出版印刷与艺术设计学院,上海 200093

计算机与自动化

特征提取点云配准特征动态融合深度学习

feature extractionpoint cloud registrationfeature dynamic fusiondeep learning

《计算机工程与应用》 2023 (24)

209-215,7

上海市科学技术委员会科研计划项目(18060502500)上海市自然科学基金面上项目(19ZR1435900).

10.3778/j.issn.1002-8331.2209-0004

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