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近年来,三维点云语义分割方法取得了很大的进展,代表性的方法为基于稀疏卷积的方法,但是稀疏卷积会带来全局上下文信息丢失的问题。基于此,提出一种基于稀疏卷积和注意力机制的点云语义分割方法。将注意力机制引入稀疏卷积网络,增强网络对全局上下文信息的获取能力。但是注意力机制计算量较大,限制了所提方法的适用场景。进一步将空间金字塔采样引入注意力机制中,在减少计算量的同时扩展其使用场景。实验结果表明,所提方法在Scannet V2数据集上取得了71.825%的平均交并比(MIOU),在S3DIS数据集上的MIOU达到70.5%,优于对比方法,验证了其有效性。 相似文献
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