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摘要
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。
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