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摘要
点云提供了精确的空间位置信息而被广泛应用于环境感知领域。近年来，越来越多的工作尝试直接以点云作为输入进行特征提取，Pointnet[10]和Pointnet++[11]是这个方向的开创者，但Pointnet++没有考虑点云非均匀采样的问题。研究提出了DST-Pointnet++对其进行改进，通过核密度估计和非线性变换从点云中提取出逆密度因子，将其与原点云特征进行加权，得到了具有密度信息的点云特征，提高了边缘点对局部特征的贡献，改善了因点云分布不均造成的问题。经过在公开数据集上测试对比，结果表明DST-Pointnet++具有更好的准确率和鲁棒性。
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