基于稀疏卷积和注意力机制的点云语义分割方法

摘要：

近年来,三维点云语义分割方法取得了很大的进展,代表性的方法为基于稀疏卷积的方法,但是稀疏卷积会带来全局上下文信息丢失的问题.基于此,提出一种基于稀疏卷积和注意力机制的点云语义分割方法.将注意力机制引入稀疏卷积网络,增强网络对全局上下文信息的获取能力.但是注意力机制计算量较大,限制了所提方法的适用场景.进一步将空间金字塔采样引入注意力机制中,在减少计算量的同时扩展其使用场景.实验结果表明,所提方法在Scannet V2数据集上取得了71.825%的平均交并比(MIOU),在S3DIS数据集上的MIOU达到70.5%,优于对比方法,验证了其有效性.

关键词：机器视觉、点云语义分割、稀疏卷积、注意力机制、空间金字塔采样

所属期刊栏目：60

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;辽宁省兴辽英才计划项目

在线出版日期：2023-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：114-125