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摘 要： 點(diǎn)云Transformer網(wǎng)絡(luò)在提取三維點(diǎn)云的局部特征和攜帶的多級(jí)自注意力機(jī)制方面展現(xiàn)出了卓越的特征學(xué)習(xí)能力。然而，多級(jí)自注意力層對(duì)計(jì)算和內(nèi)存資源的要求極高，且未充分考慮特征融合中層級(jí)間以及通道間的區(qū)分度與關(guān)聯(lián)性。為解決上述問(wèn)題，提出一種基于點(diǎn)云Transformer的輕量級(jí)特征增強(qiáng)融合分類網(wǎng)絡(luò)EFF?LPCT。（剩余13721字）
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基于Ghost卷積與自適應(yīng)注意力的點(diǎn)云分類
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