基于层次特征增强的细粒度点云分类

作     者：白静 刘路 郑虎 蒋金哲 BAI Jing;LIU Lu;ZHENG Hu;JIANG Jinzhe

作者机构：北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021 国家民委图像图形智能处理实验室宁夏银川750021 

出 版 物：《浙江大学学报(理学版)》 (Journal of Zhejiang University(Science Edition))

年 卷 期：2025年第52卷第1期

页      面：70-80页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62162001) 宁夏自然科学基金项目(2022AAC02041) 宁夏优秀人才支持计划项目 

主　　题：三维点云 细粒度分类 交叉注意力 特征增强 

摘      要：针对粗粒度点云分类方法在细粒度数据集中局部特征提取不足的问题,提出了一种基于层次特征增强的三维细粒度点云分类网络(HFE-Net)。基于Veronese映射的点特征增强模块(V-PE)对点云数据进行数据增强,辅助网络学习法线和姿态高阶信息;基于多尺度上下文感知的簇内特征增强模块(CA-IntraCE),利用不同尺度的K近邻(K-nearest neighbors,KNN)算法以及交叉注意力实现不同尺度特征的增强,以消除最大池化带来的信息丢失;基于分组稀疏采样的簇间特征增强模块(GSS-InterCE),利用最远点采样(FPS)算法获得稀疏点,并采用交叉注意力实验不同簇间的特征增强,从而提高网络的细粒度判别能力。在FG3D数据集Airplane、Car和Chair 3个类别上的实验结果显示,HFE-Net的总体准确率分别达97.40%,80.53%和83.83%,已超过现有最优方法DC-Net、FGPNet的分类框架,说明HFE-Net的分类性能具有一定的优越性。