基于拓扑感知和通道注意力的点云分类与分割

激光与光电子学进展页数： 10 2024-12-25

摘要：针对基于深度学习点云处理方法因浅层几何信息提取不充分、高层级语义特征损失导致分类分割效果不佳的问题，提出一种基于拓扑感知和通道注意力的点云分类分割网络，从信息扩增及特征增强两方面提升点云分类分割的准确性。首先，针对点云数据无序性导致的浅层信息特征表达弱的问题，利用局部最小三角策略构建了点云数据与邻域点的拓扑关系；然后，构建了残差多层感知器模块以提取更为精细的的局部几何特征；最后... （共10页）

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