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西安电子科技大学学报(自然科学版)期刊
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一种用于点云分类的轻量级深度神经网络
一种用于点云分类的轻量级深度神经网络
作者:
刘凯
段玫妤
闫林
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
机器学习
深度学习
模式识别
点云分类
摘要:
在使用深度神经网络进行点云分类时,可以将点云转化为三维体素或是从多个角度将网格模型渲染成图片后进行处理,但转换过程会耗费额外的计算和存储资源;而使用原始点云作为输入的方法,其网络规模和计算复杂度又给算法在嵌入式环境部署带来困难.在对这些算法深入研究的基础上,提出一种轻量级的双路径神经网络模型,无须转换点云数据格式,使用0.8兆浮点数的参数量,达到和主流方法相当的分类精度.双路径结构利用点云的点内和点间表示方式,在避免多尺度学习引入的复杂结构和计算的同时,挖掘了全局特征和局部细粒度特征.实验结果表明,该网络模型可对ModelNet40和MNIST数据集进行准确分类,且设计具有合理性.
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轻量级神经网络
深度学习
现场可编程门阵列
多尺度并行融合的轻量级卷积神经网络设计
卷积神经网络
深度可分离卷积
残差学习
并行卷积
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
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文献信息
篇名
一种用于点云分类的轻量级深度神经网络
来源期刊
西安电子科技大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
机器学习
深度学习
模式识别
点云分类
年,卷(期)
2020,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
46-53
页数
8页
分类号
TP391
字数
4409字
语种
中文
DOI
10.19665/j.issn1001-2400.2020.02.007
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘凯
西安电子科技大学计算机科学与技术学院
31
204
10.0
13.0
2
闫林
西安电子科技大学计算机科学与技术学院
1
1
1.0
1.0
3
段玫妤
西安电子科技大学计算机科学与技术学院
1
1
1.0
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参考文献(0)
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
2020(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
机器学习
深度学习
模式识别
点云分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安电子科技大学学报(自然科学版)
主办单位:
西安电子科技大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-2400
CN:
61-1076/TN
开本:
出版地:
西安市太白南路2号349信箱
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
4652
总下载数(次)
5
总被引数(次)
38780
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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