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目的 深度网络用于3维点云数据的分类分割任务时,精度与模型在全局和局部特征上的描述能力密切相关。现有的特征提取网络,往往将全局特征和不同尺度下的局部特征相结合,忽略了点与点之间的结构信息和位置关系。为此,通过在分类分割模型中引入图卷积神经网络(graph convolution neural network,GCN)和改进池化层函数,增强局部特征表征能力和获取更丰富的全局特征,改善模型对点云数据的分类分割性能。方法 GCN模块通过K近邻算法构造图结构,利用相邻点对的边缘卷积获取局部特征,在深度网络模型中动态扩展GCN使模型获得完备的局部特征。在池化层,通过选择差异性的池化函数,联合提取多个全局特征并进行综合,保证模型在数据抖动时的鲁棒性。结果 在ModelNet40、ShapeNet和S3DIS(stanford large-scale 3D indoor semantics)数据集上进行分类、部分分割以及语义场景分割实验,验证模型的分类分割性能。与PointNet相比,在ModelNet40分类实验中,整体精度和平均分类精度分别提升4%和3.7%;在ShapeNet部分分割数据集和S3DIS室内场景数据集中,平均交并比(mean intersection-over-union, mIoU)分别高1.4%和9.8%。采用不同的池化函数测试结果表明,本文提出的差异性池化函数与PointNet提出的池化函数相比,平均分类精度提升了0.9%,有效改善了模型性能。结论 本文改进的网络模型可以有效获取点云数据中的全局和局部特征,实现更优的分类和分割效果。 相似文献
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采用电子束焊接TA12钛合金薄板焊缝表面成形良好,焊缝区以马氏体组织为主,细小的稀土相呈均匀弥散分布状态;随着距焊缝距离的增加,稀土相尺寸逐渐增大,数量逐渐减少,并逐渐趋于球形,沿接头呈一定的规律性分布.小孔法残余应力测试结果表明,垂直于焊缝方向残余应力以纵向应力主,应力呈梯度分布,横向应力较低;焊缝区为纵向拉应力区,应力峰值低于其屈服强度,横向应力为较小的压应力;沿焊缝试板中心区(±20 mm范围内)焊接残余应力分布趋于稳定. 相似文献
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通过实例,介绍了某中学体育馆的结构设计过程,着重讲述了体育馆的结构布置形式,空间网架的计算方法,结构计算时要注意的计算要点,以及如何使网架作用力参与结构整体计算,为同类工程的设计提供了详实的参考依据. 相似文献
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