NPTC-网络 swMATH ID: 41514 软件作者： 金鹏飞；赖天豪；赖荣杰；董斌 描述： NPTC网络：点云上的窄带并行传输卷积神经网络。卷积在信号和图像处理、分析和识别的各种应用中起着至关重要的作用。它也是卷积神经网络（CNN）的主要构建块。在流形结构的点云上设计合适的卷积神经网络可以继承并增强CNN在分析和处理点云数据方面的最新进展。然而，一个主要的挑战是定义一种适当的方法，将过滤器“扫过”点云，作为平面卷积的自然推广，同时反映点云的几何结构。在本文中，我们考虑通过在点云上采用并行传输来推广卷积。受基于曲面的三角化方法[46]的启发，我们提出了窄带并行传输卷积（NPTC），该卷积使用基于体素的点云数据窄带近似的特定连接。在此基础上，我们进一步提出了一种基于NPTC的深度卷积神经网络（称为NPTC-net）用于点云分类和分割。综合实验表明，该NPTC-net在点云分类和分割方面取得了与当前最新方法相似或更好的结果。 主页： https://arxiv.org/abs/1905.12218 关键词： 几何深度学习;计算机视觉;平行运输;点云;几何卷积 相关软件： TensorFlow公司;PointConv公司;PFCNN公司;KPConv公司;凯莱网;SEG云;PointCNN（美国有线电视新闻网）;PointNet（点网）;亚当 引用于： 1文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位 年份 NPTC-net：点云上的窄带并行传输卷积神经网络。 兹比尔1485.68232金、彭飞;赖天豪;赖荣杰;董斌 2022 4位作者引用 1 董斌 1 金、彭飞 1 赖荣杰 1 赖天豪 连载1篇 1 科学计算杂志 在1个字段中引用 1 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文