基于图神经网络和注意力机制的点云分类模型

摘要： 为了增强基于深度学习的三维点云分类模型对全局特征的建模能力，提高模型的泛化性能，在PointNet的基础上，提出了基于图神经网络和注意力机制融合的点云分类模型。首先，将提取的特征分别通过增加通道注意力模块和空间注意力模块，使模型更加关注全局上下文信息，抑制噪声信息，减少冗余参数，增强对全局特征的建模能力；其次，通过在多尺度球半径内进行不同K值最近邻搜索对编码的输入特征进行构图，... （共5页）