發(fā)布時間：2020-04-05 01:22

【摘要】：二維圖像的分類作為計算機(jī)視覺與圖像處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)和核心,近年來隨著深度學(xué)習(xí)的不斷進(jìn)步實現(xiàn)了長足的發(fā)展。我們生活在三維立體空間中,每時每刻都在感受和觸碰著周圍的立體物體。三維物體相對于二維圖像增加了一個維度,帶來的是更多的視覺信息、幾何信息、位置信息。但是又正是多出的這一個維度,使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在三維領(lǐng)域當(dāng)中時網(wǎng)絡(luò)的體積會成倍增長,無論是存儲量還是計算量都不是現(xiàn)有的硬件設(shè)備可以承受的。而且在現(xiàn)實生活中,不像手機(jī)可以隨時拍攝二維圖片,獲取三維數(shù)據(jù)的設(shè)備還沒有得到普及,得到的三維數(shù)據(jù)存在著數(shù)量少、質(zhì)量差的特點,顯然對其直接使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類是無法實現(xiàn)的。本文以實現(xiàn)用深度學(xué)習(xí)的方法解決三維點云物體的識別問題為目的,提出了一種將孿生網(wǎng)絡(luò)框架運(yùn)用于解決點云識別的網(wǎng)絡(luò),它可以解決在研究過程出現(xiàn)的識別真實場景下獲取的點云數(shù)據(jù)出現(xiàn)的過擬合問題,以及小規(guī)模數(shù)據(jù)集下堆疊式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能不佳的問題。本文主要工作如下:(1)對比了不同數(shù)據(jù)集下堆疊式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與驗證式的孿生網(wǎng)絡(luò)在圖像分類領(lǐng)域的效果,展示出孿生網(wǎng)絡(luò)在樣本總量少、樣本類別多而每個類別中樣本數(shù)量少、不同類別樣本間的差異小等多種情況下的優(yōu)越性。孿生網(wǎng)絡(luò)是一種度量兩個樣本間相似性的網(wǎng)絡(luò)框架,不同于堆疊式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和堆積出的網(wǎng)絡(luò)深度,而在規(guī)模小、類間差異小的數(shù)據(jù)集樣本情況下,依然可以在同類別樣本之間做出更精準(zhǔn)的匹配。(2)使用數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方式來提升PointNet對真實場景下點云數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確率。PointNet將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接作用在點云上實現(xiàn)三維物體的分類,解決了點云在數(shù)量上和點的順序上不固定以及一些點的缺失和噪聲問題。而對于真實場景下拍攝得到的點云樣本,PointNet對其識別效果不佳。本文通過對比實驗分析出了其中的原因,并經(jīng)過對輸入點云歸一化和利用模擬的真實場景點云樣本擴(kuò)充數(shù)據(jù)集的方法對PointNet在真實場景下的分類性能進(jìn)行了改進(jìn)。(3)提出了基于孿生網(wǎng)絡(luò)的3D點云分類識別算法。由于獲取三維數(shù)據(jù)的硬件設(shè)備還不夠成熟,在現(xiàn)實中能獲取的點云樣本數(shù)量很少,甚至無法滿足正常卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。本文設(shè)計了一種將能夠解決小規(guī)模樣本訓(xùn)練的孿生網(wǎng)絡(luò)與進(jìn)行3D點云分類的PointNet結(jié)合的網(wǎng)絡(luò),即PointNet based on SiameseNet,實現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ),作為小規(guī)模點云樣本識別問題的解決方案,進(jìn)一步提高了真實場景下點云識別的準(zhǔn)確率。
【圖文】：

緣和輪廓信息，將其表示成簡單形狀。接下來是對顏色信息敏感的 V4 皮層中的神經(jīng)元對信號進(jìn)行處理。最終復(fù)雜物體在 IT 皮層被表示出來。圖2.1 視覺皮層的層次結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計最初就是受到視覺神經(jīng)機(jī)制的啟發(fā)。它是由多個卷積層堆積而成，每個卷積層中含有多個卷積核，將這些卷積核從上至下、從左至右依次掃描整個圖像，得到稱為特征圖（feature map）的輸出數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)前面的卷積層捕捉圖像的

第二章 深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論基礎(chǔ)下采樣的操作，特征圖數(shù)量不變，但每個特征圖變?yōu)橛?14×14 個神經(jīng)元組成經(jīng)元對應(yīng)一個 2×2 的感受野、一個可訓(xùn)練的參數(shù)、一個可訓(xùn)練的偏置和一個�？捎�(xùn)練參數(shù)和偏置控制著對神經(jīng)元的激活。在第三個隱藏層進(jìn)行第二次卷到 20 個特征圖，每個特征圖由 10×10 個神經(jīng)元組成，每個神經(jīng)元同樣對應(yīng) 的感受野。在第四個隱藏層實現(xiàn)第二次的下采樣操作，特征圖的數(shù)量同樣不個特征圖由 5×5 個神經(jīng)元組成，并以與第一次下采樣相似的方式操作。在第層實現(xiàn)最后一次卷積操作得到120個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元對應(yīng)一個5×5的感受六個隱藏層實現(xiàn)全連接操作，它由 84 個神經(jīng)元組成，，每一個神經(jīng)元都與上每個神經(jīng)元進(jìn)行連接。最后是輸出層，它由 10 個神經(jīng)元組成，在每個神經(jīng)一層中的每個神經(jīng)元進(jìn)行連接后，對結(jié)果進(jìn)行輸出。在整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每過程中，隨著空間分辨率的下降，特征圖的數(shù)量在不斷增加，雖然整個網(wǎng)絡(luò)100000 個神經(jīng)元之間的連接，但是只有大約 2600 個參數(shù)。這得益于同一層中間的權(quán)值共享，在減少參數(shù)數(shù)量的同時可以有效地提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18

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