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基于自蒸餾框架的點云分類及其魯棒性研究

計算機工程 頁數(shù): 10 2024-01-10
摘要: 與2D圖像數(shù)據(jù)集相比,3D點云數(shù)據(jù)集的規(guī)模較小且表征性較差,容易導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)過擬合和泛化能力差的問題。為此,提出一種點云自蒸餾(PointSD)框架,通過對表征形式不同的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),使網(wǎng)絡(luò)提取到原始點云數(shù)據(jù)中的更多特征信息,實現(xiàn)樣本之間的知識交互,在不增加額外計算負(fù)荷的情況下提升網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,適用于不同規(guī)模的分類網(wǎng)絡(luò)模型?;谠摽蚣芴岢鲆环N點云抗腐敗訓(xùn)練方法TND-... (共10頁)

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