针对PointNet++在特征提取阶段未能深层挖掘Lidar点云的语义特征及其在特征聚合阶段采用最大池化聚合导致特征丢失,进而导致点云分割精度下降的问题,通过改进PointNet++的特征提取及特征聚合模块,提出一种基于特征偏差值和注意力机制的点云分割模型.首先,利用球形采样获取不同的局部邻域,并采用K最近邻(KNN)算法筛选邻域点,计...
摘要 针对点云语义分割过程中存在的大量点云数据的相邻关系丢失以及无法捕获部分点云特征的关键信息等问题,提出了一种基于改进PointNet++的室内点云语义分割模型。首先利用中垂线通道采样获取到更具代表性的采样点,从而提高采样结...展开更多 In response to the prevalent issues encountered in the process of ...