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點云數據的分類和語義分割在自動駕駛、智能機器人、全息投影等領域中有著重要應用。傳統手工提取點云特征的方式，以及將三維點云數據轉化為多視圖、體素網格等數據形式后再進行特征學習的方式，都存在處理環節多、三維特征損失大等問題，分類和分割的精度較低。目前可以直接處理點云數據的深度神經網絡 Pointnet忽略了點云的局部細粒度特征，對復雜點云場景的處理能力較弱。針對上述問題，提出了一種基于動態圖卷積和空間金字塔池化的點云深度學習網絡。該網終在Pointnet的基礎上使用動態圖卷積模塊來替換 Pointnet中的特征學習模塊，増強了網絡對局部拓撲結構信息的學習能力;冋同時設計了一種基于點的空間金字塔池化結構來捕獲多尺度局部特征，該方式比 Pointnet十十的多尺度采樣點云、重復分組進行多尺度局部特征學習的方法更加簡潔高效。實驗結果表明，在點云分類和語義分割任務的3個基準數據集上，所提網絡相較于現有網絡具有更高的分類和分割精度。
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