Point Cloud Classification and Segmentation Based on Graph Walk and Graph Attention
Notice bibliographique
Résumé
Aiming at the shortage of distance feature and local geometric structure information in feature extraction, a point cloud classification and segmentation network based on graph walk and graph attention was proposed. Firstly, a guided graph walk algorithm was used to supplement additional geometric information and remote feature information to the whole feature of point cloud. Secondly, the graph attention mechanism was embedded to make the model on the key areas of the point cloud and improve the feature extraction ability of the network. Finally, distance features were extracted from the initial point cloud and embedded into the network as initial residuals to avoid oversmoothing. Point cloud classification experiments were carried out on ModelNet40 dataset and ScanObjectNN dataset, and point cloud component segmentation and point cloud semantic segmentation experiments were carried out on ShapeNetPart dataset and Toronto-3D dataset, respectively. The experiment results showed that, compared with the benchmark network DGCNN, classification accuracy increased by 1. 3 percentages and 5. 6 percentages, respectively; The segmentation accuracy was improved by 1. 2 percentages and 33. 1 percentages respectively. Through the robust analysis on ModelNet40-C dataset, it was proved that the proposed network had strong robustness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».