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基于上下文注意力CNN的三维点云语义分割
被引量：
12
1
作者
杨军
党吉圣
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期195-203,共9页
针对三维点云语义分割中缺乏结合点云的上下文细粒度信息导致的欠分割问题,提出一种基于上下文注意力卷积神经网络的三维点云语义分割算法。首先,通过注意力编码机制挖掘点云的局部区域内细粒度特征;然后,通过上下文循环神经网络编码机...
针对三维点云语义分割中缺乏结合点云的上下文细粒度信息导致的欠分割问题,提出一种基于上下文注意力卷积神经网络的三维点云语义分割算法。首先,通过注意力编码机制挖掘点云的局部区域内细粒度特征;然后,通过上下文循环神经网络编码机制捕捉多尺度局部区域之间的上下文特征,且与细粒度局部特征相互补偿;最后,采用多头部机制增强网络的泛化能力。实验结果表明,所提算法在ShapeNet Parts、S3DIS和vKITTI标准数据集上的平均交并比分别为85.4%、56.7%和38.1%,分割性能良好,且具有较好的泛化能力。
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关键词
三维点云
语义分割
上下文注意力卷积层
卷积
神经网络
深度学习
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题名
基于上下文注意力CNN的三维点云语义分割
被引量：
12
1
作者
杨军
党吉圣
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期195-203,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61862039)。
文摘
针对三维点云语义分割中缺乏结合点云的上下文细粒度信息导致的欠分割问题,提出一种基于上下文注意力卷积神经网络的三维点云语义分割算法。首先,通过注意力编码机制挖掘点云的局部区域内细粒度特征;然后,通过上下文循环神经网络编码机制捕捉多尺度局部区域之间的上下文特征,且与细粒度局部特征相互补偿;最后,采用多头部机制增强网络的泛化能力。实验结果表明,所提算法在ShapeNet Parts、S3DIS和vKITTI标准数据集上的平均交并比分别为85.4%、56.7%和38.1%,分割性能良好,且具有较好的泛化能力。
关键词
三维点云
语义分割
上下文注意力卷积层
卷积
神经网络
深度学习
Keywords
3D point cloud
semantic segmentation
contextual attention convolution layer
convolutional neural network
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于上下文注意力CNN的三维点云语义分割
杨军
党吉圣
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
12
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