点云语义分割:BAAF-Net解读

GHZhao_GIS_RS

已于 2022-03-02 14:46:43 修改

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分类专栏：点云深度学习文章标签：深度学习点云语义分割 BAAF-Net

于 2021-10-29 15:47:42 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014311125/article/details/121010686

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BAAF-Net是一种用于点云语义分割的深度学习方法，其核心是双边上下文组件（Bilateral Context Module）和自适应融合模块。组件通过双边聚合增强局部上下文信息，并利用增强损失保持几何形状完整。混合局部聚合策略解决了非参数对称函数的局限。解码器通过自适应融合模块结合不同尺度特征，生成综合特征图用于语义分割。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

论文地址:Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes
via Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion

一、本文贡献

使用双边结构增加点的局部上下文信息。
自适应融合多分辨率特征。
提了了一种新的点云语义分割网络。

二、双边上下文组件(Bilateral Context Module)

双边上下文组件由多个双边上下文模块(Bilateral Context Block)组成。我们先来看一个BCB的内部结构，一个BCB由双边聚合（Bilateral Augmentation）和混合局部聚合（Mixed Local Aggregation）组成，如下图：

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