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超点图框架下融合双向注意力机制的点云语义分割方法研究
1
作者
李国立
陈焱明
+1 位作者
夏家康
邹新灿
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025年第2期165-171,共7页
针对点云语义分割中,传统的图神经网络算法存在监督精度要求高、节点标签传递只能单向、未考虑全局信息等缺陷,本文提出一种基于双向注意力机制的点云语义分割方法.首先,将点云超分割为超点并建立超点图,从而将点云分类问题引入超点图...
针对点云语义分割中,传统的图神经网络算法存在监督精度要求高、节点标签传递只能单向、未考虑全局信息等缺陷,本文提出一种基于双向注意力机制的点云语义分割方法.首先,将点云超分割为超点并建立超点图,从而将点云分类问题引入超点图网络框架中.然后,利用双向注意力模块,交替关注超点,根据邻接超点的权重更新超点特征,实现信息的双向传递.与以往的图池化方法不同,本文同时引入最大池化和平均池化,并将池化特征结合.最后,使用公开数据集Semantic3D进行训练和实验.结果表明,本文提出的方法可以有效地对标注误差进行纠正,同时耦合局部特征和长程信息,数据集的平均交互比(mIoU)和总体准确度(oAcc)分别为75.4%和95.1%,相比现有方法体现出更完善的标签传递机制和更高的分类精度.
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关键词
点云语义分割
图神经网络
注意力机制
超点
图池化
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职称材料
基于超点图的点云实例分割方法
2
作者
王志成
余朝晖
+1 位作者
卫刚
孙雨
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1377-1384,共8页
提出一种基于超点图的点云实例分割(ISPG)方法。基于超点图结构提取点云对象相邻点之间的关联性特征,并且将传感器扫描的场景划分为均匀的几何元素,用来表示同属性的点云类,再由一个图卷积网络实现实例分割。结果表明:IoU阈值为0.5的情...
提出一种基于超点图的点云实例分割(ISPG)方法。基于超点图结构提取点云对象相邻点之间的关联性特征,并且将传感器扫描的场景划分为均匀的几何元素,用来表示同属性的点云类,再由一个图卷积网络实现实例分割。结果表明:IoU阈值为0.5的情况下,该方法在斯坦福大型三维(3D)室内空间数据集S3DIS上精度达到了48.9%。
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关键词
点云
超点图
实例分割
图卷积网络
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职称材料
题名
超点图框架下融合双向注意力机制的点云语义分割方法研究
1
作者
李国立
陈焱明
夏家康
邹新灿
机构
河海大学地球科学与工程学院
出处
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025年第2期165-171,共7页
基金
江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX24_0201)
国家自然科学基金(42071440)。
文摘
针对点云语义分割中,传统的图神经网络算法存在监督精度要求高、节点标签传递只能单向、未考虑全局信息等缺陷,本文提出一种基于双向注意力机制的点云语义分割方法.首先,将点云超分割为超点并建立超点图,从而将点云分类问题引入超点图网络框架中.然后,利用双向注意力模块,交替关注超点,根据邻接超点的权重更新超点特征,实现信息的双向传递.与以往的图池化方法不同,本文同时引入最大池化和平均池化,并将池化特征结合.最后,使用公开数据集Semantic3D进行训练和实验.结果表明,本文提出的方法可以有效地对标注误差进行纠正,同时耦合局部特征和长程信息,数据集的平均交互比(mIoU)和总体准确度(oAcc)分别为75.4%和95.1%,相比现有方法体现出更完善的标签传递机制和更高的分类精度.
关键词
点云语义分割
图神经网络
注意力机制
超点
图池化
Keywords
point cloud semantic segmentation
graph
neural network(GNN)
attention mechanism
superpoint
graph
pooling
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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职称材料
题名
基于超点图的点云实例分割方法
2
作者
王志成
余朝晖
卫刚
孙雨
机构
同济大学CAD研究中心
出处
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1377-1384,共8页
基金
上海市科委项目(16111107602)。
文摘
提出一种基于超点图的点云实例分割(ISPG)方法。基于超点图结构提取点云对象相邻点之间的关联性特征,并且将传感器扫描的场景划分为均匀的几何元素,用来表示同属性的点云类,再由一个图卷积网络实现实例分割。结果表明:IoU阈值为0.5的情况下,该方法在斯坦福大型三维(3D)室内空间数据集S3DIS上精度达到了48.9%。
关键词
点云
超点图
实例分割
图卷积网络
Keywords
point cloud
superpoint graph
instance segmentation
graph
convolutional neural network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
超点图框架下融合双向注意力机制的点云语义分割方法研究
李国立
陈焱明
夏家康
邹新灿
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于超点图的点云实例分割方法
王志成
余朝晖
卫刚
孙雨
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
0
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职称材料
已选择
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