点云数据具有许多特点,其中旋转不变性和置换不变性是点云数据中最为重要的两个特点之一。 1. 旋转不变性 旋转不变性是指点云数据在三维空间中的平移旋转不会改变点云数据本身的性质,平移和旋转之后表示的仍然是同一物体。这个特点对于点云数据的处理和分析非常重要,因为在实际应用中,我们很难保证获取到的点云数据的...
简介:点云卷积神经网络、图神经网络、点云是当前人工智能领域中的热门话题。点云卷积神经网络是一种专门针对点云数据进行处理的深度学习网络,图神经网络是一种基于图结构的神经网络,而点云则是一种描述三维物体或场景的离散点集合。本文将重点介绍点云卷积神经网络、图神经网络、点云的概念、应用场景和优势。 即刻调...
作者提出了一种从激光雷达点云中检测目标的图神经网络,可以在固定半径的近邻图中高效地对点云进行编码。作者设计了一个名为Point-GNN的图神经网络,用于预测图中每个顶点所属对象的类别和形状。在Point-GNN中,作者提出了一种减少平移方差的自动配准机制,并设计了一种box merging和评分操作,以准确地组合来自多个顶点的...
一是无序性,即点云的输入是无序的,但是其在空间中呈现的效果不会因顺序发生改变; 二是空间相关性,点云常表示为 格式,空间互相临近的点会对全局特征以及点特征造成影响; 三是转换不变性,即点云经过彷射变换后,其经过神经网络后的输出值不应有变换。 3 PointNet 针对点云在深度学习中的特性, 提供了新思路以解...
近年来,随着深度学习的发展,特别是图神经网络(GNN)的兴起,为点云数据的处理提供了新的可能。GNN是一种专门用于处理图结构数据的神经网络,它通过捕捉节点间的复杂关系,实现对图数据的深度理解和分析。在点云数据处理中,GNN可以被用来学习和理解点云的空间结构和关系,从而实现更准确、高效的对象检测和识别。 Point-GN...
近年来,由于在图表示学习(graph representation learning)和非网格数据(non-grid data)上的性能优势,基于图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步,包括但不限于数据挖掘(例如,社交网络分析、推荐系统开发)、计算机视觉(例如,目标检测、点云处理)和自然语言处理(例...
因此，本研究推出了一种全新的多层图卷积神经网络（MLGCN），致力于高效处理3D点云数据。# MLGCN的设计理念 MLGCN通过浅层图神经网络（GNN）模块，能够提取不同空间局部特征，并利用在GCN模块之间共享的预计算KNN图。这样的设计显著降低了计算资源消耗和内存需求，使得它能在资源有限的设备上流畅运行。虽然在效率方面...
基于图神经网络的点云特征提取模型及分类分割方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于图神经网络的点云特征提取模型及分类分割方法说明:本发明公开了基于图神经网络的点云特征提取模型及分类分割方法,基于图神经网络图注意力方法和图池化方法,...专利查询请上爱企查
图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及介质专利信息由爱企查专利频道提供,图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及介质说明:本申请提供了一种图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及存储介质,其中,该图神经网络应用于点云特...专利查询请上爱企查
为了将点云数据转换为图结构,可以使用一种常见的方法:近邻搜索。对于每个点,可以找到其最近的K个邻居,并将邻居之间的连接关系表示为边。这样就可以得到一个K近邻图,其中每个点作为节点,边表示点之间的邻居关系。 图神经网络算法 图神经网络算法主要包括两个阶段:消息传递和特征更新。在消息传递阶段,每个节点会将自己...