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基于层次图卷积神经网络的三维点云识别方法研究的任务书
一、选题背景及研究意义
随着三维激光扫描技术的快速发展，三维点云数据的获取越来越容易，这种数据在地质勘探、智能制造、机器人导航等领域有着广泛的应用。三维点云识别作为点云处理中的基础与核心问题，包含了目标检测、分割、识别等关键任务。那么如何实现高效高精度的点云识别，一直是三维点云处理中的重要问题之一。
传统的点云识别方法多基于手动设计的特征提取方法，效果和泛化能力都有所欠缺。而近年来，深度学习技术的发展为解决该问题提供了新的可行方案。层次图卷积神经网络（HGCN）作为目前应用广泛的点云深度学习方法之一，其在点云识别等场景中取得了较好的效果，并得到了广泛的应用。
二、研究内容和目标
本次课题将针对点云识别的问题，基于层次图卷积神经网络（HGCN）进行研究，旨在实现端到端的三维点云识别任务，并提高点云识别的准确度和泛化能力。
具体研究内容如下：
1.对层次图卷积神经网络（HGCN）进行深入了解，并对其进行优化。
2.利用国内外公开数据集训练和验证模型，并进行实验结果的分析。
3.提出更好的点云识别方法，提高点云识别的性能和准确度。
三、研究方法与步骤
1.阅读相关文献，深入了解层次图卷积神经网络（HGCN）的理论和方法。
2.熟悉深度学习框架，了解使用PyTorch等框架的方法。
3.收集公开数据集，包括ModelNet40、ShapeNet等。
4.进行模型训练和评价，分别对训练集和测试集进行评估，包括准确度、召回率等指标。
5.优化模型设计，改进网络结构、增加层数、调整参数等。
6.进行对比实验，与其他点云识别方法进行比较，并对结果进行分析和总结。
四、预期成果
1.完成点云识别模型的设计与实现，实现端到端点云识别任务。
2.提高点云识别的准确度和泛化能力，提出更好的点云识别方法。
3.通过对比实验，证明使用HGCN方法在点云识别中具有一定优势。
4.提供实验结果的代码和数据共享。
五、时间安排
1.第1-2周：阅读相关文献，掌握层次图卷积神经网络（HGCN）的理论和方法。
2.第3-4周：熟悉深度学习框架，了解使用PyTorch等框架的方法。
3.第5-6周：收集公开数据集，包括ModelNet40、ShapeNet等。
4.第7-8周：进行点云识别模型的训练和评价，并对实验结果进行初步分析。
5.第9-10周：优化模型设计，改进网络结构、增加层数、调整参数等。
6.第11-12周：进行对比实验，与其他点云识别方法进行比较，并对结果进行分析和总结。
7.第13-14周：撰写研究报告，准备答辩材料。
六、参考文献
1.QiCR,SuH,MoK,etal.Pointnet:Deeplearningonpointsetsfor3dclassificationandsegmentation[J].ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2017:652–660.
2.HanY,YangB,YuZ,etal.Pointconv:Deepconvolutionalnetworkson3dpointclouds[J].ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2019:9657–9666.
3.LiY,BuR,SunM,etal.Pointcnn:Convolutiononx-transformedpoints[J].ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2018:8207–8216.
4.WangY,SunY,LiuZ,etal.Dynamicgraphcnnforlearningonpointclouds[C].ACMTransactionsonGraphics(TOG),2019,38(5):1-12.
5.ChenX,MaH,WanJ,etal.Multi-view3dobjectdetectionnetworkforautonomousdriving[J].ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2017:1907–1915.
7.WuZ,SongS,KhoslaA,etal.3dshapenets:Adeeprepresentationforvolumetricshapes[J].ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternReco