基于特征融合和损失优化的点云语义分割网络OACSTPCD
Point Cloud Semantic Segmentation Network Based on Feature Fusion and Loss Optimization
针对目前大多数方法仅利用单尺度特征而忽视了具有不同感受野的多尺度特征信息、无法有效处理点云数据集中类别权重不平衡的问题,提出一种基于全阶段特征融合(FSFF)和平衡损失(BL)的分割网络(FFBL-Net).首先,FSFF模块通过将不同编码阶段的可学习特征与当前阶段特征进行融合,促进了浅层和深层语义信息互补;融合后的特征被传递到编码融合模块(EFM)和解码融合模块(DFM),实现了特征的跨阶段融合.此外,为了解决数据集中类别分布不平衡的问题,引入…查看全部>>
Aiming at the problem that most of the current methods only use single-scale features but ignore the multi-scale feature information with different receptive fields and cannot effectively deal with unbalanced category weights in point cloud datasets,a segmentation network(FFBL-Net)based on full-stage feature fusion(FSFF)and balanced loss(BL)is proposed.First,FSFF module promotes the complementation of shallow and deep semantic information by integrating lear…查看全部>>
刘起源;路锦正;黄炳森
西南科技大学 计算机科学与技术学院,四川 绵阳 621010西南科技大学 信息工程学院,四川 绵阳 621010西南科技大学 计算机科学与技术学院,四川 绵阳 621010
计算机与自动化
点云语义分割多尺度特征融合损失优化神经网络优化
point cloudsemantic segmentationmulti-level feature fusionloss optimizationneural network optimization
《计算机技术与发展》 2024 (5)
66-72,7
国家重点研发计划项目(2019YFB1705100)四川省科技计划项目(2022ZHCG0001)黑龙江省重点研发计划项目(2022ZX01A16)
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