基于最大分類(lèi)器差異域適應(yīng)方法的3維點(diǎn)云分類(lèi)

摘要： 實(shí)現(xiàn)快速且高精度的點(diǎn)云分類(lèi)算法對(duì)自動(dòng)駕駛、 3維場(chǎng)景識(shí)別、地圖重建、工業(yè)機(jī)器人等應(yīng)用領(lǐng)域起著重要的作用。針對(duì)目前傳統(tǒng)3維點(diǎn)云分類(lèi)算法存在著深度學(xué)習(xí)需要海量帶標(biāo)簽訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及在網(wǎng)絡(luò)中沒(méi)有考慮到3維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的局部信息的不足，基于最大分類(lèi)器差異域適應(yīng)方法，設(shè)計(jì)了一種3維點(diǎn)云分類(lèi)框架。首先使用PointNet點(diǎn)云分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)作為網(wǎng)絡(luò)的基本框架，其次在特征網(wǎng)絡(luò)中添加自適應(yīng)節(jié)點(diǎn)模塊以處理3維點(diǎn)...