门循环单元特征融合的大规模三维点云语义分割
张光昕1
帅惠1
刘青山2
1.南京信息工程大学 南京 2100442.南京信息工程大学 南京 210044;南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心 南京 210044
摘要：针对现有大规模三维点云语义分割方法中难以有效利用全局和多层次特征信息的问题,为了使模型感知更加丰富的特征信息,论文提出基于门循环单元的大规模三维点云语义分割方法,在大规模三维点云语义分割网络里使用门循环单元(GRU)模块进行特征融合,有效利用多层次和全局的特征信息进行语义分割任务;同时在池化层采用基于softmax的softpool池化操作,对全局特征信息进行特征融合.实验证明该方法在S3DIS和SemanticKITTI数据集上语义分割的mIoU分别提高1.0%和0.5%.
关键词：大规模三维点云语义分割GRU特征融合
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-12-20
在线出版日期：2026-03-09（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 3412-3417 )
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