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摘要
当前有许多关于点云目标检测的研究，但这些研究大多适用于室外环境。室内目标相对于室外目标的检测难点在于体积较小且细节较多。而点云数据具有稀疏性，不利于检测小型目标。为了提高室内目标的检测精度，提出了一种改进VoteNet的目标检测模型。首先，该模型添加了一个能有效提取语义特征的前置网络，通过将提取到的语义特征与几何特征进行融合，得到更有效的特征块用于目标检测。其次，通过在VoteNet投票簇生成阶段添加语义约束，一定程度上解决了VoteNet投票簇中点的语义非一致性问题。在公开数据集ScanNet上进行实验，实验证明改进模型在检测室内目标时获得了更高的检测精度。
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