基于交叉融合自注意力的点云语义分割

舒军; 王帅; 杨莉; 陈宇

doi:10.20056/j.cnki.ZNMDZK.20250730

中南民族大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (01) : 96 -106. DOI: 10.20056/j.cnki.ZNMDZK.20250730

基于交叉融合自注意力的点云语义分割

舒军, 王帅, 杨莉, 陈宇

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摘要

针对目前点云语义分割算法通常采用简单的串联三维原始坐标信息方式建模几何信息，导致建模不完整问题.提出了交叉融合自注意力网络，在该网络的编码层中设计了交叉融合自注意力机制模块，通过交互学习坐标和特征信息，提高局部细粒度特征描述能力，使得几何信息建模更加完整.同时为了更好地结合浅层与高层特征，提出了一种层级特征融合模块，通过自适应地连接网络不同层，实现不同层的特征整合.在S3DIS、Semantic3D和SemanticKITTI数据集上实验表明：该算法优于RandLA-Net等先进算法.