结合自注意力机制的多特征融合点云语义分割网络OA
Multi-feature fusion point cloud semantic segmentation network combined with self-attention mechanism
由于三维激光点云的无序性、稀疏性、非结构性以及光谱纹理信息缺乏,使得点云的语义信息提取十分困难,而可以直接对原始非结构化点云进行语义分割的PointNet++网络无法考虑点云的空间相关性.针对这个问题,本文提出了一种结合自注意力机制的多特征融合点云语义分割网络,使用PointNet++和非局部信息统计注意力模块分别提取点云的多尺度特征和空间相关性特征,并融合两种特征以进行最终的点云分割.通过在ISPRS 3D语义分割数据集上进行对比实验,证明本文…查看全部>>
夏旺
中铁第四勘察设计院集团有限公司,湖北 武汉430063
天文与地球科学
语义分割自注意力机制深度学习点云
《北京测绘》 2023 (3)
443-447,5
国家重点研发计划(2021YFB2600400)中铁第四勘察设计院集团有限公司博士后科研课题(2021K084)
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