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硕士生刘建行在《激光与光电子学进展》发表题为“基于局部感知和通道相似性的点云实例分割方法”的研究论文。长江大学成人网
为论文第一署名单位，硕士生刘建行为第一作者，教授李功权为论文通讯作者。
在点云实例分割的任务中，存在局部特征提取不足和后处理操作导致的数据冗余问题。为了高效准确的实现点云实例分割，本研究提出一种基于局部感知和通道相似性的点云实例分割网络（LCISNet,a 3D Point Cloud Instance Segmentation Network with Locally perceptual U-Net and Chan-nel-attention Clustering）。其中的局部感知模块，通过对中心点进行K近邻算法提取领域点位的结构信息作为局部特征，并与中心点特征进行特征融合以更好理解局部特征。此外，在聚类阶段使用球查询聚合局部特征，通过计算通道间的相似性特征，增强有效通道特征并减少特征冗余，从而提高分割精度，减少无效计算。实验结果表明，该算法在室外数据集STPLS3D和室内数据集S3DIS上均取得了较好的分割性能，证明了本文方法的有着良好的实例分割效果和泛化性。
论文地址：//link.cnki.net/urlid/31.1690.TN.20250225.1557.054
图1 网络结构图
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