研究目的
通过基于Siamese网络、PointNet和PointNet++的新型网络，直接从原始点云中提取点云对象的特征描述符。
研究成果
该网络基于孪生网络构建，能有效从原始点云中提取特征描述符，并在不同数据集上展现出强大的泛化能力。通过在MLS和ModelNet40数据集上的实验验证了其性能，在特征描述符提取和分类任务中均表现出良好的准确性。
研究不足
该研究未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括处理更多样化的点云对象，以及提升网络在未见数据类别上的性能。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于孪生网络的点云特征描述符判别学习
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518125
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
尽管深度学习已广泛应用于点云的分类与检测任务中，但直接提取点云中的物体特征描述符仍具有挑战性——这些方法通常隐藏了网络中的特征表征。由于激光扫描仪获取的点云数据往往存在密度差异、无序性甚至不同遮挡情况，超出了手工设计描述符（如FPH、FPFH、VFH、ROPS等）的处理能力，在此背景下，本文旨在通过原始点云数据直接提取点云物体的特征描述符。受最新的Siamese网络[6]、PointNet[7]和PointNet++[8]的成功应用启发，我们提出了一种创新网络架构，可直接提取完整点云物体的特征描述符。该网络以欧氏距离作为反映特征描述符相似度的损失函数进行训练。实验对象数据集由移动激光扫描(MLS)系统采集，包含6个类别。实验结果表明，本网络具有强鲁棒泛化能力，能良好实现完整点云物体特征描述符的直接提取。
作者：
Xuelun Shen，Cheng Wang，Chenglu Wen，Weiquan Liu，Xiaotian Sun，Jonathan Li
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