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河南城建学院学报 2024年第4期33卷 108-113页

作者：肖根中国地质大学数学与物理学院湖北武汉430074

为改善传统残差网络在机载LiDAR点云数据分类中信息流通不充分的问题,提出一种基于双通道残差网络的机载LiDAR点云数据分类模型(dp-resnet)。dp-resnet采用编码-解码结构。编码阶段主要采用两种不同形式的双通道残差结构和无参的聚合算... 详细信息

为改善传统残差网络在机载LiDAR点云数据分类中信息流通不充分的问题,提出一种基于双通道残差网络的机载LiDAR点云数据分类模型(dp-resnet)。dp-resnet采用编码-解码结构。编码阶段主要采用两种不同形式的双通道残差结构和无参的聚合算子相结合,不仅能加强网络信息的流通,还能减少网络参数。解码阶段采用传统的逆距离加权和1×1卷积完成。为了验证dp-resnet模型的分类性能,在GML_DataSetA数据集上进行分类实验。结果表明:与基准网络Closerlook相比,dp-resnet模型的OA和AvgF1分别提高6.25%和15.45%,具有更好的分类性能;与其他模型相比,dp-resnet具有极强的竞争力。

关键词：机载激光雷达点云数据残差网络 dp-resnet模型

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