HyperAIHyperAI
منذ 17 أيام

CGA-Net: تجميع موجه بالفئة لتصنيف الدلالة للسحابة النقطية

{Gangshan Wu, LiMin Wang, Tao Lu}
CGA-Net: تجميع موجه بالفئة لتصنيف الدلالة للسحابة النقطية
الملخص

تُستخدم الشبكات السابقة لتصنيف معاني سحابة النقاط نفس العملية لدمج الميزات من الجيران ذات الفئة نفسها والجيران ذات الفئات المختلفة. ومع ذلك، فإن المنطقة المشتركة بين جسمين عادة ما تمثل نسبة صغيرة فقط من المشهد بأكمله. وبالتالي، تُدرَّب الشبكات جيدًا على دمج الميزات من النقاط ذات الفئة نفسها، لكنها لا تُدرَّب بالكامل على دمج النقاط ذات الفئات المختلفة. لمعالجة هذه المشكلة، تقترح هذه الورقة استخدام استراتيجيات تجميع مختلفة بين النقاط ذات الفئة نفسها والنقاط ذات الفئات المختلفة. وبشكل محدد، تقدّم وحدة مخصصة تُسمى "تجميع مُوجَّه حسب الفئة" (CGA)، حيث تقوم أولاً بتحديد ما إذا كانت النقاط المجاورة تنتمي إلى نفس الفئة التي ينتمي إليها النقطة المركزية أم لا، ثم تتعامل مع النوعين من النقاط المجاورة باستخدام وحدتين مصممتين بعناية. تُظهر وحدة CGA أنها وحدة عامة يمكن استخدامها في أي شبكة موجودة لتصنيف معاني سحابة النقاط. وتمثّل التجارب التي أُجريت على ثلاث هيكل أساسي (backbones) فعالية الطريقة المقترحة.

CGA-Net: تجميع موجه بالفئة لتصنيف الدلالة للسحابة النقطية | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI