点群分類のための局所特徴適合学習ネットワーク

LFFLN 畳込みシミュレーションネットワーク

抄録

三次元点群の分類課題を解決するためのディープラーニングネットワークフレームワークを提案する。 異なる機能に従って、ネットワークは再標本化ブロック、変換ブロック、局所特徴適合ブロック、および分類ブロックに分けることができる。 点群に基づく他の分類方法とは異なり、我々は局所的な点群を当てはめて分類層に入るための局所的な特徴として当てはめ関数を使うことを試みる。 単純ではあるが、局所特徴適合学習ネットワーク（LFFLN）は非常に効率的かつ効果的である。 これは、ModelNet40で優れた性能を発揮します。