| 基于优化多视角图像采集的点云分类 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：498 K | |
| 標簽： 三维点云 多视角图像 卷积神经网络 | |
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| 文檔介紹：基于二维多视角3D识别方法中，可使用多个2D投影图表示三维模型特征信息，但不同视角投影图像的特征不同，神经网络对其学习效率也有所差异。卷积神经网络能够映射图像的特征，可用此方法分析这个问题。混合视角数据集分析不同视角投影特征在卷积神经网络中的重要性，根据重要性的不同优化混合视角数据集的采集密度。最终实验结果表明，不同视角产生的二维图像分类准确率不一样，其中俯视角度投影的分类准确率最差，优化后的数据集在相同神经网络模型下达到了最优分类准确率。 | |
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