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基于对比边界学习的超面片Transformer点云分割网络
1
作者
章益民
《计算机时代》
2023年第9期75-80,86,共7页
为了高效地实现大规模室内点云场景语义分割,针对边界点云的特征信息难以区分、场景点云规模过于庞大而导致其难以直接进行分割网络的有效训练等问题,以超面片为数据表征,结合超面片Transformer模块(SPT)和对比边界学习模块(CBL),提出...
为了高效地实现大规模室内点云场景语义分割,针对边界点云的特征信息难以区分、场景点云规模过于庞大而导致其难以直接进行分割网络的有效训练等问题,以超面片为数据表征,结合超面片Transformer模块(SPT)和对比边界学习模块(CBL),提出一种基于对比边界学习的超面片Transformer点云分割网络。针对数据集S3DIS进行训练,实验结果表明,该网络在分割精度上比Dgcnn网络高3.9%,在训练速度方面比SPGraph网络快近100倍,针对大规模室内点云场景分割效果尤为突出。
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关键词
点云
语义分割
自注意力
超面片Transformer
对比边界学习
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职称材料
题名
基于对比边界学习的超面片Transformer点云分割网络
1
作者
章益民
机构
浙江理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机时代》
2023年第9期75-80,86,共7页
文摘
为了高效地实现大规模室内点云场景语义分割,针对边界点云的特征信息难以区分、场景点云规模过于庞大而导致其难以直接进行分割网络的有效训练等问题,以超面片为数据表征,结合超面片Transformer模块(SPT)和对比边界学习模块(CBL),提出一种基于对比边界学习的超面片Transformer点云分割网络。针对数据集S3DIS进行训练,实验结果表明,该网络在分割精度上比Dgcnn网络高3.9%,在训练速度方面比SPGraph网络快近100倍,针对大规模室内点云场景分割效果尤为突出。
关键词
点云
语义分割
自注意力
超面片Transformer
对比边界学习
Keywords
point clouds
semantic segmentation
self-attention
super-patch Transformer
contrastive boundary learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于对比边界学习的超面片Transformer点云分割网络
章益民
《计算机时代》
2023
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