摘要
公开了基于环视非对称编码器的点云全景分割方法、设备及介质。该方法包括:将原始三维点云数据投影得到环视点云图像;采用包含纵向和横向独立分支的非对称环视特征编码器对环视图像进行高效的特征编码,并输出合并后的压缩特征图;将该特征图输入至包括自注意力和交互注意力模块的掩膜解码器,利用多个可学习向量一步式地生成多张带有语义类别的二值化掩膜;最后对掩膜进行后处理并反投影回三维点云。本申请通过设计的非对称编码器和一步式解码器,简化了网络结构,有效解决了现有技术中两步式方法网络复杂、速度慢、精度低的问题,能够快速、准确地完成点云全景分割任务。
技术关键词
三维激光雷达点云
交互注意力
点云图像
全景分割方法
压缩特征
掩膜
编码器
解码器
分支
语义标签
全局特征提取
模块
三维点云数据
多层感知机
像素
处理器
计算机
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遥感影像建筑物
语义分割方法
焦点损失函数
网络架构
投影特征
压缩特征向量
特征学习网络
非结构化数据处理方法
多尺度特征融合网络
时空融合特征
视觉里程计方法
特征点
卷积特征
光照
光流跟踪算法
切割保护液
多维特征数据
机器学习模型训练
水溶性树脂
梯度提升决策树
脉冲串激光
激光雷达点云
图像识别单元
点云图像
识别装置