基于自适应特征融合的点云图神经网络的点云分类方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应特征融合的点云图神经网络的点云分类方法，使用残差结构缓解梯度消失；使用全局特征与局部特征相融合，提升网络性能；使用权重自适应机制指导特征融合；本发明利用图神经网络关注局部特征，点云网络提取全局特征的同时加入残差块，将提取的全局特征与局部特征融合，在特征融合的时候对于不同的特征加入了权重自适应机制，从而优化模型性能。