3D-BSNet:雙邊特征和相似度量的點(diǎn)云實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)

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摘 要：針對現(xiàn)有的三維分割方法在挖掘點(diǎn)云特征時(shí)，會忽略幾何特征有效利用的問題，提出雙邊特征和相似度量的點(diǎn)云實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)3D-BSNet（3D-bilateral feature and similarity measure network）。該網(wǎng)絡(luò)主要由雙邊特征學(xué)習(xí)和輕量級相似度量兩部分組成。首先提出一種包含基于子流形稀疏卷積的3D-UNet和多層感知機(jī)的雙邊特征提取模塊，用于提取經(jīng)過體素化處理的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的語義特征和幾何特征；然后設(shè)計(jì)一種結(jié)合通道維度和空間維度的雙邊注意力機(jī)制，用于減少雙邊特征聚合過程中產(chǎn)生的信息損失；最后開發(fā)一種輕量級相似度量模塊，獲取高維嵌入特征空間中鄰近點(diǎn)云之間的相似性，并生成細(xì)粒度實(shí)例分割結(jié)果。（剩余17231字）