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第36卷摇第4期模式识别与人工智能Vol.36摇No.4
2023年4月PatternRecognitionandArtificialIntelligenceApr.摇2023
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基基于编码特征学习的3D点云语义分割网络
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佟国峰摇摇刘永旭摇摇彭摇浩摇摇邵瑜渊摇
摘摇要摇目前点云语义分割已广泛应用到自动驾驶、虚拟现实等多个领域,但现阶段点云分割算法无法提取较完
整的空间结构信息,难以解释每个点编码信息的问题.针对此缺陷,文中提出基于编码特征学习的3D点云语义分
割网络.首先,在引入角度信息和增强特征的基础上构造局部特征编码器(LocalFeatureEncoder,LFE),学习较完
整的局部空间结构,缓解相似物体错分割问题.然后,设计混合池化聚合模块(MixedPoolingPolymerization,MPP),
聚合粗犷特征和精细特征,同时保证点云的排序不变性.最后,采用多尺度特征融合,充分利用编码层不同尺度特
征,实现准确的语义分割.在两个大型基准数据集S3DIS和SemanticKITTI上的实验表明文中网络的优越性.
关键词摇点云语义分割,局部特征编码器,混合池化,多尺度融合
引用格式摇佟国峰,刘永旭,彭浩,邵瑜渊.基于编码特征学习的3D点云语义分割网络.模式识别与人工智能,
2023,36(4):313-326.
DOI摇10.16451/ki.issn1003鄄6059.202304003中图法分类号摇TP391
3DPointCloudSemanticSegmentationNetwork
BasedonCodingFeatureLearning
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TONGGuofeng,LIUYongxu,PENGHao,SHAOYuyuan
ABSTRACT摇Nowpointcloudsemanticsegmentationiswidelyappliedinvariousfieldssuchas
autonomousdrivingandvirtualreality.However,thecurrentpointcloudsemanticsegment
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