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题名基于Mamba的轻量级三维点云实例分割算法
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作者
崔丽群
郝思雅
栾五洋
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机构
辽宁工程技术大学软件学院
中国民用航空飞行学院计算机学院
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第8期194-203,共10页
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基金
辽宁省高等学校基本科研项目(LJKMZ20220699)。
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文摘
针对三维点云实例分割中的特征提取能力的不足、实例边缘的模糊性,以及在复杂场景中的实例识别困难的问题,提出了一种基于Mamba的轻量级三维点云实例分割算法。利用稀疏3D U-Net高效地对点云数据进行特征提取。为了增强模型对复杂场景的学习能力,进一步采用最远距离采样和球形查询聚类特征在节省计算量同时对信息进行二次提炼,这些处理后的特征利用混合专家模型最有效分配给不同专家网络,最后送入高效SSM模块,实现实例的精确查询。在ScanNetV2数据集上,取得了52.8%的mAP,并且在S3DIS等点云室内场景数据集上表现出优势,运行速率达到210 ms,实现了轻量级的优化。
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关键词
点云实例分割
最远距离采样
球查询
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Keywords
point cloud instance segmentation
farthest distance sampling
ball query
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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