双边特征聚合与注意力机制点云语义分割

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。