道路点云场景双层卷积语义分割

作者：蒋腾平,杨必胜,周雨舟,朱润松,胡宗田,董震

摘要：在大规模道路环境中,基于点的语义分割方法需要动态计算,而基于体素的方法权衡分辨率和性能导致损失大量信息。为了克服上述两类方法的缺陷,提出了一种通用的结合双层卷积和动态边缘卷积优化的网络架构来进行大型道路场景语义分割。该框架结合点与超体素两种不同域的卷积运算来避免冗余的计算和存储网络中的空间信息,并结合动态边缘卷积优化,使其端到端地一次性处理大规模点云。在不同场景的数据集上对该方法进行了测试与评估,结果表明,该方法能适应不同场景数据集并取得较高精度,优于现有方法。

发文机构：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心

关键词：点云超体素双层卷积特征融合语义分割point cloudsupervoxelbilevel CNNfeature aggregationsemantic segmentation

分类号： P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]