文档详情

基于竞争注意力融合的深度三维点云分类网络构建方法.pdf

发布：2023-06-10约1.68万字共15页下载文档

文本预览下载声明

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990336 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110347537.5 (22)申请日 2021.03.31 (71)申请人东南大学地址 21

显示全部

相似文档

基于双注意力机制和多尺度融合的点云分类与分割网络.docx 基于双注意力机制和多尺度融合的点云分类与分割网络目录 1.1内容概览..............................................3 1.1研究背景和意义.......................................4 1.2相关工作.............................................4 1.3本文组织结构.........................................5 2.2相关工作..............................................7 2.1点云
2024-11-05 约2.99万字 61页立即下载
融合注意力机制的点云分类分割方法研究.docx 融合注意力机制的点云分类分割方法研究一、引言点云数据是三维空间中一组散乱的无序点集，广泛运用于无人驾驶、机器人感知、3D建模等众多领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的点云分类与分割方法得到了广泛关注。然而，由于点云数据具有无序性、稀疏性等特点，使得如何准确且高效地进行分类和分割成为了挑战性的研究课题。为此，本文提出了一种融合注意力机制的点云分类分割方法。二、相关文献综述现有的点云分类分割方法主要分为基于体素的方法、基于多视图的方法和基于点的方法。其中，基于点的方法因其能够直接处理点云数据而受到广泛关注。然而，由于点云数据具有高度的复杂性，传统的点云处理方法往往无法捕
2025-02-23 约4.58千字 9页立即下载
一种基于特征融合的三维点云的分类和分割方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113393474 B (45)授权公告日 2022.05.13 (21)申请号 202110648726.6 G06N 3/04 (2006.01)
2023-06-19 约2.05万字 17页立即下载
基于分层伪三维注意力卷积神经网络的人脸图像分类方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113343865 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110659025.2 (22)申请日 2021.06.15 (71)申请人陕西师范大学地址
2023-06-18 约1.61万字 18页立即下载
基于深度学习的三维点云分类与分割方法研究.docx 基于深度学习的三维点云分类与分割方法研究一、引言随着深度学习技术的不断发展，其在三维点云处理领域的应用逐渐受到广泛关注。三维点云数据在许多领域如机器人导航、自动驾驶、三维重建等具有重要应用价值。然而，由于三维点云数据具有无序性、不规则性以及高维度等特点，其处理和分析一直是一个具有挑战性的问题。本文旨在研究基于深度学习的三维点云分类与分割方法，以期为相关领域的研究和应用提供理论依据和技术支持。二、相关工作在三维点云处理领域，传统的分类与分割方法主要依赖于手工特征提取和基于几何的方法。然而，这些方法往往难以处理复杂的场景和大规模的数据集。近年来，随着深度学习技术的崛起，许多研究者开始将深度
2025-02-14 约4.01千字 8页立即下载
一种基于多模态注意力驱动的三维点云特征提取方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882494 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210231429.6 G06N 3/04 (2006.01)
2023-05-14 约1.12万字 9页立即下载
基于注意力和特征融合的三维人脸重建方法研究.docx 基于注意力和特征融合的三维人脸重建方法研究一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，三维人脸重建技术已成为近年来研究的热点。三维人脸重建的目标是从二维图像中恢复出三维人脸结构，这对于人脸识别、表情分析、虚拟现实等领域具有重要意义。传统的三维人脸重建方法往往忽视了图像中的注意力信息以及特征融合的重要性。本文提出了一种基于注意力和特征融合的三维人脸重建方法，旨在提高重建的准确性和鲁棒性。二、相关文献综述近年来，三维人脸重建方法的研究已经取得了显著的进展。其中，基于统计模型的方法、基于模型拟合的方法和基于深度学习的方法是最主要的三种研究方法。然而，这些方法往往忽略了图像中不同区域对于重建的重要性
2025-05-09 约4.12千字 8页立即下载
一种基于注意力网络尺度特征融合的遥感场景分类方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113408594 B (45)授权公告日 2022.04.29 (21)申请号 202110622695.7 G06V 10/82 (2022.01)
2023-06-21 约2.37万字 14页立即下载
基于光谱空间注意力融合和可变形卷积残差网络的高光谱图像分类方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113361485 B (45)授权公告日 2022.05.20 (21)申请号 202110774209.3 G06V 10/762 (2022.01)
2023-06-18 约4.4万字 39页立即下载
基于注意力机制和图像特征融合的3D点云目标检测方法.docx PAGE 1- 基于注意力机制和图像特征融合的3D点云目标检测方法一、1.基于注意力机制和图像特征融合的3D点云目标检测方法概述 (1)随着自动驾驶、机器人视觉等领域的快速发展，3D点云目标检测成为了一个重要的研究方向。传统的3D点云目标检测方法主要依赖于基于深度学习的模型，但这些方法在处理复杂场景和遮挡问题时常面临挑战。近年来，基于注意力机制和图像特征融合的3D点云目标检测方法逐渐受到关注。这类方法通过引入注意力机制，能够有效地聚焦于点云中的重要特征，从而提高检测的准确性和鲁棒性。 (2)注意力机制是一种模拟人类视觉注意力的计算模型，它能够自动学习到图像中的关键区域，并在目标检测中起到关键
2025-01-23 约2.25千字 4页立即下载
一种基于深度神经网络和注意力机制的坐标融合方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113392883 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110590471.2 (22)申请日 2021.05.28 (71)申请人杭州电子科技大学地址
2023-06-18 约1.94万字 18页立即下载
基于3D卷积的多尺度注意力深度卷积网络的遥感图像融合方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112819737 B (45)授权公告日 2023.04.07 (21)申请号 202110042742.0 G06N 3/0464 (2023.01) (22)申请日 2021.0
2023-06-06 约1.89万字 18页立即下载
基于LSTM网络和注意力机制的坐标融合方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113392884 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110590494.3 (22)申请日 2021.05.28 (71)申请人杭州电子科技大学地址
2023-06-17 约1.65万字 15页立即下载
基于深度自注意力网络的负荷预测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113379164 A (43)申请公布日 2021.09.10 (21)申请号 202110807996.7 G06N 20/00 (2019.01) (22)申请日 2
2023-06-17 约2.02万字 19页立即下载
基于三维点云的烤烟三维模型构建方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114187402 A (43)申请公布日 2022.03.15 (21)申请号 202111301940.0 (22)申请日 2021.11.04 (71)申请人河南农业大学地址
2023-04-26 约9.53千字 10页立即下载