一种基于数据扩容与相似性度量的残缺点云分类网络

摘要

本发明属于三维计算机视觉领域，具体涉及到一种基于数据扩容与相似性度量的面向残缺点云分类网络。本发明要解决的问题是如何将将完整的点云分类网络扩展到残缺点云，从而为面向残缺点云的分类问题提供优秀的解决方案。为此本发明在传统的基于点的分类网络的基础上，针对残缺点云提出了一种新的分类网络IPC‑Net，可以基于数据扩容及相似性度量解决残缺点云分类精度低及网络鲁棒性差的问题，此外利用辅助损失函数结合注意力机制帮助解决相关问题。