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目的当前的大场景3维点云语义分割方法一般是将大规模点云切成点云块再进行处理。然而在实际计算过程中,切割边界的几何特征容易被破坏,使得分割结果呈现明显的边界现象。因此,迫切需要以原始点云作为输入的高效深度学习网络模型,用于点云的语义分割。方法为了解决该问题,提出基于多特征融合与残差优化的点云语义分割方法。网络通过一个多特征提取模块来提取每个点的几何结构特征以及语义特征,通过对特征的加权获取特征集合。在此基础上,引入注意力机制优化特征集合,构建特征聚合模块,聚合点云中最具辨别力的特征。最后在特征聚合模块