3D-BSNet:双边特征和相似度量的点云实例分割网络
3D-BSNet:bilateral features-similarity measure network for 3D instance segmentation
东北石油大学 a. 计算机与信息技术学院; b. 地球科学学院, 黑龙江 大庆 163318
摘要
针对现有的三维分割方法在挖掘点云特征时，会忽略几何特征有效利用的问题，提出双边特征和相似度量的点云实例分割网络3D-BSNet（3D-bilateral feature and similarity measure network）。该网络主要由双边特征学习和轻量级相似度量两部分组成。首先提出一种包含基于子流形稀疏卷积的3D-UNet和多层感知机的双边特征提取模块，用于提取经过体素化处理的点云数据的语义特征和几何特征；然后设计一种结合通道维度和空间维度的双边注意力机制，用于减少双边特征聚合过程中产生的信息损失；最后开发一种轻量级相似度量模块，获取高维嵌入特征空间中邻近点云之间的相似性，并生成细粒度实例分割结果。实验表明，3D-BSNet在S3DIS和Scannet（v2）数据集上的多指标综合表现优越，其中在Scannet（v2）上的平均精确率比 SSTNet 提高了3.3%，有效提高了室内场景三维实例分割的精度。
基金项目
黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2021F004)
黑龙江省哲学社会科学基金资助项目(22EDE389)
黑龙江省高等学校教改工程项目(SJGZ20200037)
东北石油大学研究生教育创新工程项目(JYCX_11_2020)
东北石油大学引导性创新基金资助项目(2020YDL-11)
黑龙江省省属本科高校基本科研业务费资助项目(KYCXTD201903)
黑龙江省教育科学规划重点课题资助项目(GJB1421113)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.11.0777
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2514-2519
文章编号: 1001-3695(2023)08-043-2514-06
发布历史
[2023-03-08] 优先出版
[2023-08-05] 印刷出版
引用本文
田枫, 徐昕, 刘芳, 等. 3D-BSNet:双边特征和相似度量的点云实例分割网络 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (8): 2514-2519. (Tian Feng, Xu Xin, Liu Fang, et al. 3D-BSNet:bilateral features-similarity measure network for 3D instance segmentation [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (8): 2514-2519. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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