面向三维模型分割的边界感知点云神经网络

摘要

为了能够更好地应用深度神经网络学习三维模型的空间特征,获得更好的三维模型分割效果,提出面向三维模型分割的边界感知点云神经网络.首先,采用边界感知的网格点云化方法,将网格分割问题转化成点云标记问题;然后,利用数据切片方法对转化而来的点云数据进行重采样;最后,利用不同大小卷积核的滤波器提取点云数据的空间特征,并将点云标记的结果对应到原网格模型,得到三维模型分割的结果.在ShapeNetCore数据库上的实验结果表明,该方法不仅能够明显地提高分割的准确率,而且具有边界感知的特性,能够有效地避免过分割现象.