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山西大學(xué)團(tuán)隊用圖調(diào)控網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)高性能點云分割
2024年05月28日 08時06分   科技日報

5月25日,記者從山西大學(xué)獲悉,該校智能信息處理研究所團(tuán)隊用圖調(diào)控網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)高性能點云分割,相關(guān)成果發(fā)表在人工智能領(lǐng)域國際期刊《IEEE模式分析與機(jī)器智能匯刊》。

點云數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于自動駕駛、三維理解和機(jī)器人等領(lǐng)域。點云分割是點云數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中基本且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),旨在根據(jù)不同屬性與功能將目標(biāo)點云劃分成不同區(qū)域。

“實現(xiàn)高性能點云分割,關(guān)鍵在于提取具有判別性的逐點特征?!鄙轿鞔髮W(xué)智能信息處理研究所團(tuán)隊成員介紹,在點云不同分割區(qū)域邊界處,鄰域節(jié)點往往存在較強(qiáng)異質(zhì)性。此前的方法在實現(xiàn)特征聚合過程中忽略了節(jié)點之間同質(zhì)與異質(zhì)關(guān)系。這使得節(jié)點特征混入不必要的異質(zhì)節(jié)點信息,導(dǎo)致點云分割邊界模糊。

針對上述問題,研究團(tuán)隊提出了一種圖調(diào)控網(wǎng)絡(luò),將點云建模為同質(zhì)—異質(zhì)圖。他們結(jié)合圖注意力模型,設(shè)計了基于同質(zhì)性指導(dǎo)的圖注意力卷積,挖掘局部鄰域內(nèi)同質(zhì)性特征。研究團(tuán)隊還進(jìn)一步設(shè)計了原型特征提取模塊,從全局范圍原型空間中進(jìn)一步挖掘同質(zhì)性特征,提高節(jié)點特征判別性,進(jìn)一步提升點云分割性能。

據(jù)悉,研究成果進(jìn)一步增強(qiáng)了節(jié)點特征的判別性,提高了點云分割邊界清晰度。

(記者韓榮)

(責(zé)任編輯:梁艷)

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