目录 3.4 边缘卷积 3.4.1 边缘卷积 3.5 改进动态图卷积 3.5.1 位置关系加权动态图卷积 3.5.2 位置关系表达方式 点云分类模型的构建 4.1 PointNet 网络结构 4.2 DGCNN 网络结构 4.3 位置关系自适应动态图卷积神经网络 4.4 密集连接自适应动态图卷积神经网络 4.5 数据集和评价指标 4.5.1 实验数据集 4.5.2 点云数据预处理 4.5.3 评价指标 4.6 实验环境及参数设置 4.6.1 实验环境 4.6.2 网络及参数设置 4.7 实验结果 模型测试分析及可视化 5.1 PADGCNN 模型测试与分析 5.1.1 模型性能分析 5.1.2 TSNE 降维处理及其可视化 5.1.3 池化方式影响 5.1.4 稀疏点云鲁棒性分析 5.2 LPADGCNN 模型测试与分析 5.2.1 模型性能分析 5.2.2 TSNE 降维处理及其可视化 5.2.3 稀疏点云鲁棒性分析 5.2.4 模型混淆矩阵可视化 本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见 基于改进动态图卷积的点云分类模型 3.4 边缘卷积 虽然 PointNet 取得了巨大的成就，但在特征提取过程中，仅用多层感知机对单点
本文详细探讨了点云分类技术，介绍了边缘卷积和改进的动态图卷积，特别关注了位置关系加权动态图卷积的实现。通过构建PointNet和DGCNN网络结构，进一步提出位置关系自适应和密集连接自适应动态图卷积神经网络。实验涵盖了多种数据集和评价指标，分析了模型的性能、池化方式的影响以及稀疏点云的鲁棒性。通过TSNE降维和混淆矩阵可视化，对PADGCNN和LPADGCNN模型进行了深入的测试和分析。
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