[发明专利]一种基于特征复用的点云卷积神经网络有效
| 申请号： | 202010148731.6 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111414941B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 刘厚德;阮见;张郑;王学谦;朱晓俊;梁斌 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳国际研究生院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 江耀纯 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征复用的点云卷积神经网络，包括w个并行的点云特征提取单元、一池化层和若干串联的全连接层，点云特征提取单元输入原始点云、输出共同连接至池化层，池化层的输出连接第一个全连接层；每个点云特征提取单元含N个采样模块和N‑1个特征复用模块，第1个采样模块之后串联第2个采样模块，第2个采样模块开始，采样模块与特征复用模块先后交替串联；各采样模块对各自的输入进行特征提取，各特征复用模块对各自的输入进行特征叠加复用；池化层对w个点云特征提取单元最终输出的w组特征按预设条件进行过滤；若干全连接层对池化层过滤后所筛选出的特征进行连接，将维度降至与所要分类的物体数目相等的特征维度数，实现物体分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 卷积 神经网络 | ||
【主权项】：
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