• 医学文献
  • 知识库
  • 评价分析
  • 全部
  • 中外期刊
  • 学位
  • 会议
  • 专利
  • 成果
  • 标准
  • 法规
  • 临床诊疗知识库
  • 中医药知识库
  • 机构
  • 作者
热搜词:
换一批
论文 期刊
取消
高级检索

检索历史 清除

医学文献>>
  • 全部
  • 中外期刊
  • 学位
  • 会议
  • 专利
  • 成果
  • 标准
  • 法规
知识库 >>
  • 临床诊疗知识库
  • 中医药知识库
评价分析 >>
  • 机构
  • 作者
热搜词:
换一批

基于全融合网络的三维点云语义分割

Semantic segmentation of 3D point cloud based on all fusion network

摘要为提高室内场景的点云语义分割精度,设计了一个全融合点云语义分割网络.网络由特征编码模块、渐进式特征解码模块、多尺度特征解码模块、特征融合模块和语义分割头部组成.特征编码模块采用逆密度加权卷积作为特征编码器对点云数据进行逐级特征编码,提取点云数据的多尺度特征;然后通过渐进式特征解码器对高层语义特征进行逐层解码,得到点云的渐进式解码特征.同时,多尺度特征解码器对提取的点云多尺度特征分别进行特征解码,得到点云多尺度解码特征.最后将渐进式解码特征与多尺度解码特征融合,输入语义分割头部实现点云的语义分割.全融合网络增强了网络特征提取能力的鲁棒性,实验结果也验证了该网络的有效性.

更多
广告
分类号 TP305
栏目名称
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2022.05.012
发布时间 2022-06-01
基金项目
国家自然科学基金(61976227); 湖北省自然科学基金(2019CFB622); 重点实验室基金(6142113180202)
  • 浏览0
  • 下载0
计算机工程与科学

加载中!

相似文献

  • 中文期刊
  • 外文期刊
  • 学位论文
  • 会议论文

加载中!

加载中!

加载中!

加载中!

特别提示:本网站仅提供医学学术资源服务,不销售任何药品和器械,有关药品和器械的销售信息,请查阅其他网站。

  • 客服热线:4000-115-888 转3 (周一至周五:8:00至17:00)

  • |
  • 客服邮箱:yiyao@wanfangdata.com.cn

  • 违法和不良信息举报电话:4000-115-888,举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn,举报专区

官方微信
万方医学小程序
new翻译 充值 订阅 收藏 移动端

官方微信

万方医学小程序

使用
帮助
Alternate Text
调查问卷