

一种基于上下文和注意力的三维点云语义分割方法.pdf
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一种基于上下文和注意力的三维点云语义分割方法.pdf
本发明提供了一种基于上下文和注意力的三维点云语义分割方法,包括:步骤1,对输入三维点云模型数据集采集数据;步骤2,用关系形状网络对点云数据进行逐点特征提取,得到包含形状信息的点云特征;步骤3,用上下文—注意力模块对提取的点云特征进行类内类间特征约束和强化,得到具备上下文先验和全局语义关联的点云特征;步骤4,采用多层感知机分类器对点云特征进行分类,得到点云数据中每个点的最终预测标签。
一种基于多头两级注意力的三维点云语义分割方法及系统.pdf
本发明提出了一种基于多头两级注意力的三维点云语义分割方法及系统,包括:获取植株2D序列图像并进行三维重建,获得植株的3D点云;对植株的3D点云数据进行预处理和手工标注;此外,考虑到植物结构形态的复杂性,基于注意力机制构建了一个多头两级注意力语义分割网络,用于分层地获取点云的几何特征并直接从完整标注的点云数据中预测每点的语义标签,最终得到植株器官的分割结果。本发明提出的一种基于多头两级注意力的三维点云语义分割方法及系统,通过构建语义分割网络,从而在农业领域提出了一种基于数据驱动的端到端,直接处理无序3D点云
一种基于点云数据自动增强的三维点云语义分割方法.pdf
本发明公开了一种基于点云数据自动增强的三维点云语义分割方法。该发明可以进一步增强以PointNet++为代表的点云语义分割算法在不同应用场景下的泛化性能。以往点云语义分割算法通常存在两个问题:一是利用传统的数据增强方法;二是将数据增强与网络训练分为两个阶段。本发明提出的基于点云数据自动增强的三维点云语义分割方法,通过考虑样本的基本几何结构,为每个输入样本回归一个特定的增强函数,同时学习点云样本的形状变换和逐点位移,并联合优化增强函数和优化器,解决网络中输入样本多样性不足的问题,增强网络的泛化能力。
一种基于深度学习的三维点云语义分割方法.pdf
本发明公开了一种基于深度学习的三维点云语义分割方法,包括以下步骤:步骤1、根据先验信息对倾斜摄影软件获取的场景数字正射影像进行初步分类;步骤2、对点云数据进行预处理并进行点云样本的制作;步骤3、点云数据完成预处理与目标分割后,赋予相应的属性,并完成样本集的封装;步骤4、将样本集送入语义分割的神经网络中提取点云的特征,完成模型训练;步骤5、模型训练之后,进行测试,并对测试结果进行可视化,对可视化结果进一步分析,借此,本发明能够直接处理无序点云,并可以提取到点云不同尺度的局部特征,具有可以提高对精细场景的识别
一种基于体素和图卷积的三维点云语义分割方法.pdf
本发明公开了一种基于体素和图卷积的三维点云语义分割方法。该发明基于图卷积网络(GCN)通过充分保留数据粒度和利用点相互关系能带来显著的性能,但基于点的网络在数据结构(例如,最远点采样(FPS)和邻近点查询)上花费了大量时间,限制了速度和可扩展性的问题,提出基于体素和图卷积的解决方案,该方法可以快速有效的构建点云表示,提升网络的处理速度和可扩展性。本发明提出的基于体素和图卷积的三维点云语义分割方法,通过构建覆盖感知网格查询(CAGQ),利用网格空间的效率,覆盖感知网格查询(CAGQ)提高了空间覆盖率,同时降