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一种基于子流型稀疏卷积的三维目标点云识别的方法.pdfVIP

一种基于子流型稀疏卷积的三维目标点云识别的方法.pdf

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    本发明公开了一种基于子流型稀疏卷积的三维目标点云识别的方法，包括如下步骤：S1获取目标场景的初始点云；S2获取目标点云局部特征；S3将子流型卷积网络的输出作为两个相同的MLP网络的输入；S4将第一个MLP网络输出到交叉熵损失函数；S5将第二个MLP网络输出到两个基于注意力机制的图卷积神经网络，最后输出到平方误差损失函数；另外将第二个MLP网络不经图卷积神经网络直接输出到平方误差损失函数；S6选用交叉熵损失函数和平方误差损失函数之和作为网络模型总损失函数，根据总损失函数值的大小，进行网络模型的反向

    (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113449612 B (45)授权公告日 2022.06.07 (21)申请号 202110662372.0 G06N 3/04 (2006.01)

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