The Multi-View Deep Visual Adaptive Graph Convolution Network and Its Application in Point Cloud
Notice bibliographique
Résumé
Regarding the classification of 3D point clouds, existing Graph Convolution Networks (GCN) often fail to effectively learn the correlation of visual features of different scales under the condition of multi-view (multi-domain), thus the features learnt by models are not as varied and the classification accuracy is usually limited.In view of these defects, this paper proposed a Multi-View Deep Visual Adaptive Graph Convolution Network (MVDVAGCN) which integrates the theory of visual selective attention with the graph convolution calculation method and inherits the advantages of the idea of rasterization.In the paper, the deep learning technology, the idea of multi-view, and the VAGCN were combined to establish three GCN models which were then applied to the classification of 3D point clouds and attained good results.Then the parameters set for the proposed algorithm were verified based on the ModelNet40 dataset, the recognition performance and geometrical invariance of the proposed algorithm and a few reference algorithms including VoxNeT, PointNet, PointNet++, DGCNN, KPConv3D-GCN, Dynamic Graph CNN, and 3D_RFGCN, were tested, and the results proved the feasibility, recognition performance, and geometrical invariance of the proposed algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».