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摘要
本发明提出了一种基于位置注意力和辅助网络的3D点云语义分割方法,主要解决现有技术分割精度较低的问题,其实现方案是：获取训练集T和测试集V；构建3D点云语义分割网络,并设定该网络的损失函数,该网络包括依次级联的特征下采样网络,位置注意力模块,特征上采样网络和辅助网络；使用训练集T对该分割网络进行P轮有监督的训练：在每轮的训练过程中根据损失函数,调整网络参数,在P轮训练完成后,将分割精度最高的网络模型作为训练好的网络模型；将测试集V输入到训练好的网络模型中进行语义分割,得到每一个点的分割结果。本发明提高了3D点云语义分割精度,可用于自动驾驶、机器人、3D场景重建、质量检测,3D制图及智慧城市建设。
- 出版日期2019-7-5
- 单位西安电子科技大学
