基于注意力机制点卷积网络的机载LiDAR点云分类
机载LiDAR点云地物丰富且密度不均匀,对其进行精准高效的分类是遥感和摄影测量领域的一项关键任务.针对其密度不均匀的特点,引入一种密度相关的点云卷积算子——PointConv;提出注意力机制模块,修正提取局部信息的重要程度,增强网络对不同点云实例的识别能力.在城市室外场景机载点云数据集GML_DataSetA和三维语义标记基准数据集ISPRS Vaihingen上的分类结果验证了所提方法的有效性.
遥感、机载LiDAR点云、点云分类、密度加权、注意力机制
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P237(摄影测量学与测绘遥感)
国家重点研发计划;湖北省教育厅科学技术研究项目;湖北省重点实验室开放基金
2022-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
446-455
