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基于多尺度注意力机制的实时激光雷达点云语义的分割
1
作者
张晨
刘畅
+2 位作者
赵津
王广玮
许庆
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期591-601,共11页
为既能提高分割精度,又能克服车载计算资源局限,提出一种面向移动机器人平台的车载实时点云语义分割方法,并进行了综合实验。该方法采用基于投影的激光雷达语义分割方法,将三维点云投影到球面图像,并结合二维卷积进行分割。引入多头注...
为既能提高分割精度,又能克服车载计算资源局限,提出一种面向移动机器人平台的车载实时点云语义分割方法,并进行了综合实验。该方法采用基于投影的激光雷达语义分割方法,将三维点云投影到球面图像,并结合二维卷积进行分割。引入多头注意力机制(MHSA),实现轻量级语义分割模型,以一种全新的方式,将一种深度学习模型架构Transformer映射到卷积。将Transformer的MHSA迁移至卷积,以形成多尺度自注意力机制(MSSA)。结果表明:与当前主流方法CENet、FIDNet、PolarNet相比,本方法在NVIDIA JETSON AGX Xavier计算平台上保持了较高的分割精度(平均交并比为63.9%)及较高的检测速率(41帧/s),从而证明了其对移动机器人平台的适用性。
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关键词
移动机器人平台
激光雷达(LiDAR)
点云
多尺度注意力机制(MSSA)
语义
分割
方法
transformer
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于多尺度注意力机制的实时激光雷达点云语义的分割
1
作者
张晨
刘畅
赵津
王广玮
许庆
机构
贵州大学机械工程学院
清华大学车辆与运载学院
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期591-601,共11页
基金
国家自然科学基金地区项目(52265070)
贵州省科技支撑计划项目(黔科合支撑[2022]一般045)
贵州省创新人才团队项目(CXTD2022-009)。
文摘
为既能提高分割精度,又能克服车载计算资源局限,提出一种面向移动机器人平台的车载实时点云语义分割方法,并进行了综合实验。该方法采用基于投影的激光雷达语义分割方法,将三维点云投影到球面图像,并结合二维卷积进行分割。引入多头注意力机制(MHSA),实现轻量级语义分割模型,以一种全新的方式,将一种深度学习模型架构Transformer映射到卷积。将Transformer的MHSA迁移至卷积,以形成多尺度自注意力机制(MSSA)。结果表明:与当前主流方法CENet、FIDNet、PolarNet相比,本方法在NVIDIA JETSON AGX Xavier计算平台上保持了较高的分割精度(平均交并比为63.9%)及较高的检测速率(41帧/s),从而证明了其对移动机器人平台的适用性。
关键词
移动机器人平台
激光雷达(LiDAR)
点云
多尺度注意力机制(MSSA)
语义
分割
方法
transformer
卷积神经网络
Keywords
mobile robot platforms
light detection and ranging(LiDAR)
point cloud
multi-scale self-attention(MSSA)
semantic segmentation
transformer
convolutional neural networks
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度注意力机制的实时激光雷达点云语义的分割
张晨
刘畅
赵津
王广玮
许庆
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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参考文献
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