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基于上下文强化八叉树网络三维模型语义分割算法

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针对三维模型语义分割中上下文特征的学习问题,提出了一种基于上下文强化八叉树网络的三维模型语义分割算法,名为CR-O-CNN(context-reinforced octree convolutional neural network).将基于八叉树的卷积神经网络引入上下文强化网络中,对上下文特征的学习过程进行马尔可夫决策过程的建模,并使用异步优势演员评论家算法对该过程进行优化,通过学习到深层的上下文特征,以提升三维模型的分割结果.在公共数据集ShapeNet上的实验结果表示,所提算法可提升三维模型语义分割的表现性能.
Semantic segmentation of 3 D model based on context-reinforced octree network

杨茂男、贾庆轩、李旭龙、苗雨

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北京邮电大学 现代邮政学院(自动化学院),北京100168

三维模型 语义分割 八叉树网络 上下文强化 强化学习

科技创新2030-"新一代人工智能"重大项目

2018AAA0102900

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0163

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(12)
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