《表4 MKF Pointnet++和Pointnet++的准确率比》

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《融合MKF的Pointnet++优化算法研究》

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由图6可知，在点云密度不同的情况下Pointnet、Pointnet++和M KF Pointnet++有不同的识别效果，在点云密度为1024时，此时点云密度足够高，三种算法都能有不错的识别效果，MKF Pointnet++略高于Pointnet++和Pointnet，而当点云密度下降时，Pointnet和Pointnet++的识别准确率都有较为明显的下降．当点云密度降低至256时，Pointnet和Pointnet++的识别准确率较M KF Pointnet++相差较大．所以，在点云样本低密度情况下MKF Pointnet++通过扩大采样半径，仍能保持较优的识别效果．