道路点云场景双层卷积语义分割

摘要：

在大规模道路环境中,基于点的语义分割方法需要动态计算,而基于体素的方法权衡分辨率和性能导致损失大量信息.为了克服上述两类方法的缺陷,提出了一种通用的结合双层卷积和动态边缘卷积优化的网络架构来进行大型道路场景语义分割.该框架结合点与超体素两种不同域的卷积运算来避免冗余的计算和存储网络中的空间信息,并结合动态边缘卷积优化,使其端到端地一次性处理大规模点云.在不同场景的数据集上对该方法进行了测试与评估,结果表明,该方法能适应不同场景数据集并取得较高精度,优于现有方法.

关键词：点云、超体素、双层卷积、特征融合、语义分割

所属期刊栏目：45

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家杰出青年科学基金;国家自然科学基金;中国博士后科学基金

在线出版日期：2021-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1942-1948