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双边特征聚合与注意力机制点云语义分割
被引量：
15
1
作者
王溪波
曹士彭
+2 位作者
赵怀慈
刘鹏飞
邰炳昌
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期175-183,共9页
机器视觉是环境感知的重要手段之一,是自动驾驶、机器人、工业检测等领域的研究热点,而点云数据的精细分析是其中的一项关键技术。针对大尺度真实场景点云数据分割精度低的问题,提出了一种适用于点云数据语义分割的网络结构。首先,构建...
机器视觉是环境感知的重要手段之一,是自动驾驶、机器人、工业检测等领域的研究热点,而点云数据的精细分析是其中的一项关键技术。针对大尺度真实场景点云数据分割精度低的问题,提出了一种适用于点云数据语义分割的网络结构。首先,构建了一个双边特征聚合结构,通过分别处理点云的几何信息和语义信息,达到充分利用点云特征信息的目的。其次,使用近邻特征的高维空间相关性计算点与点之间的相互作用,进行局部邻域的上下文信息增强。提出了一种混合池化结构代替最大值池化,减少信息损失,使用横向跨层池化连接来增强特征多样性。最后,引入注意力机制提取全局特征,滤除尺度噪声,增强特征在空间上的表现力。实验结果表明,该方法在大尺度真实场景点云数据集S3DIS上的平均交并比为68.2%,平均准确率为80.7%,比PointNet提高了20.6%和14.5%,客观指标优于已有的代表性方法。
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关键词
机器视觉
点云语义分割
双边特征聚合
跨层混合池化
注意力机制
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职称材料
题名
双边特征聚合与注意力机制点云语义分割
被引量：
15
1
作者
王溪波
曹士彭
赵怀慈
刘鹏飞
邰炳昌
机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所光电信息处理重点实验室
卓越新时代认证有限公司
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期175-183,共9页
基金
国家自然科学基金(U2013210)项目资助。
文摘
机器视觉是环境感知的重要手段之一,是自动驾驶、机器人、工业检测等领域的研究热点,而点云数据的精细分析是其中的一项关键技术。针对大尺度真实场景点云数据分割精度低的问题,提出了一种适用于点云数据语义分割的网络结构。首先,构建了一个双边特征聚合结构,通过分别处理点云的几何信息和语义信息,达到充分利用点云特征信息的目的。其次,使用近邻特征的高维空间相关性计算点与点之间的相互作用,进行局部邻域的上下文信息增强。提出了一种混合池化结构代替最大值池化,减少信息损失,使用横向跨层池化连接来增强特征多样性。最后,引入注意力机制提取全局特征,滤除尺度噪声,增强特征在空间上的表现力。实验结果表明,该方法在大尺度真实场景点云数据集S3DIS上的平均交并比为68.2%,平均准确率为80.7%,比PointNet提高了20.6%和14.5%,客观指标优于已有的代表性方法。
关键词
机器视觉
点云语义分割
双边特征聚合
跨层混合池化
注意力机制
Keywords
machine vision
point cloud semantic segmentation
bilateral feature aggregation
skip connection hybrid-pooling
attention mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH74 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双边特征聚合与注意力机制点云语义分割
王溪波
曹士彭
赵怀慈
刘鹏飞
邰炳昌
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
15
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