基于自注意力特征融合组卷积神经网络的三维点云语义分割

作     者：杨军 李博赞 YANG Jun;LI Bozan

作者机构：兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070 兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070 

出 版 物：《光学精密工程》 (Optics and Precision Engineering)

年 卷 期：2022年第30卷第7期

页      面：840-853页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.61862039) 甘肃省科技计划资助项目(No.20JR5RA429) 2021年度中央引导地方科技发展资金资助项目(No.2021-51) 兰州市人才创新创业项目(No.2020-RC-22) 兰州交通大学天佑创新团队(No.TY202002) 

主　　题：三维点云 语义分割 图卷积 组卷积 

摘      要：针对现有算法忽略点云数据全局单点特征和局部几何特征的深层关系,导致捕获的局部几何信息缺乏鉴别性且难以有效识别复杂形状的问题,提出基于自注意力特征融合组卷积神经网络的三维点云语义分割算法。首先,设计轻量化网络框架的代理点图卷积提取点云局部几何特征,并加入组卷积操作减少计算量和复杂度,以较少的冗余信息增强特征的丰富性;其次,通过Transformer模块进行不同分支间特征信息的交流,使全局特征和局部几何特征相互补偿,增强特征的完备性;然后,将点云底层语义特征与原始点云融合以扩大局部邻域感受野,获得高级上下文语义信息;最后,将特征输入到分割模块完成细粒度语义分割。实验结果表明,该算法在S3DIS数据集和SemanticKITTI数据集上的分割精度分别达到79.3%和56.6%,能够提取三维点云的关键特征信息,网络参数量较少且具有较高的语义分割鲁棒性。