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摘要
本发明公开一种基于多尺度特征提取与融合的点云分割方法、装置及介质,所述方法包括对获取的点云数据根据不同尺度特征,分别采用点级别、小尺度、中尺度、大尺度这四种尺度的卷积核对特征进行捕获,得到四个不同尺度的特征图输出,并进行融合得到输出特征,通过SE模块在通道维度上对提取到的不同特征进行自适应融合,扩大感受野,进行三维空间特征融合,得到自适应特征选择后的特征图；对原始的特征图和自适应特征选择后的特征图进行一次加权相加,根据预设的加权系数,将加权相加结果作为最终输出。本发明通过改进传统语义分割与深度学习方法,可以快速准确地完成多目标复杂场景下的物体点云分割问题。
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