激光与红外

作者：温智成

单位：东华理工大学信息工程学院,江西 南昌 330013；

关键词：点云;语义分割;位置编码;去分化残差;双距离注意力池

基金：江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心基金项目(No.JELRGBDT202202)、江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放基金项目(No.JELRGBDT202103)资助。

近年来,卷积和图运算被广泛用于从点云中捕获特征信息的研究中,在语义分割任务中表现出良好的性能。然而,这些方法在表示点云的局部信息方面存在局限性,并且采用对称池化操作而丢失了大量的特征信息。为了解决这些问题,提出DualRes Net网络。该网络采用位置编码模块对局部坐标特征进行编码,使网络能够专注于点云位置信息,获得更好的局部特征表示。利用双距离注意力池将中心点与邻近点的差异与注意力相结合,增强了注意力对局部点云信息的自适应聚合能力。在网络的每个阶段使用去分化残差结构来提取点云的深层特征。由于不同的输入类型具有显著的分布差异,为了稳定模型训练,提高模型性能,对每种类型的特征分别应用MLP。在S3DIS Area5的语义分割实验中,所提方法的分割性能mIoU达到了637,超过了许多现有的网络,证明了所提方法的有效性。

来源：2024年第2期

《激光与红外》期刊编辑部

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