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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明属于激光雷达点云分类技术领域，公开了基于多尺度和混合注意力的点云分类方法，在pointnet网络的基础上进行改进得到的；在pointnet网络的基础上添加了FE（Featureextensions）模块，完成输入特征维度的扩展；之后利用两个不同大小的卷积核进行卷积，实现多尺度特征提取，以获得更丰富的特征；之后将提取到的局部特征进行拼接，以丰富最后提取到的全局特征；之后引入MA（Mixattention）模块，对提取到的包含局部特征在内的全局特征进行优化；最后引入soft池化操作，最大程度的保留了提取出的点云的特征，这些措施都提高了分类模型的准确性。
主权项：1.一种基于多尺度和混合注意力的点云分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将点云数据输入到预先设计好的点云分类网络；步骤2，通过FE模块对输入点云的特征进行扩展，得到特征1；步骤3，将步骤2所得的特征1，分别输入到MP1_1和MLP3_1模块中进行特征提取，并将MP1_1和MLP3_1模块的输出拼接到一起得到特征2；步骤4，将步骤3所得的特征2，分别输入到MP1_2和MLP3_2模块中进行特征提取，并将MP1_2和MLP3_2模块的输出拼接到一起得到特征3；步骤5，将特征2和特征3拼接到一起，得到特征4；步骤6，将步骤5所得的特征4输入到MLP1_3模块中得到特征5；步骤7，将步骤6所得的特征5输入到MA模块得到特征6；步骤8，将步骤7所得的特征6输入到soft池化模块得到高维特征；步骤9，把高维特征输入到全连接网络，得到每个类的类分数，至此完成分类操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于多尺度和混合注意力的点云分类方法
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