顧及長(zhǎng)尾分布的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云CNN語義分割

摘要： 針對(duì)目前PointNet++系列網(wǎng)絡(luò)模型傾向于犧牲尾類分割精度以保證全局分割精度這一現(xiàn)象，構(gòu)建顧及數(shù)據(jù)長(zhǎng)尾分布的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云語義分割網(wǎng)絡(luò)，主要涉及兩方面內(nèi)容，聚類最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣和空間自注意力機(jī)制下的局部特征學(xué)習(xí)。聚類最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣通過類內(nèi)點(diǎn)云最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣、劃分區(qū)域最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣以及基于置信度的均值漂移(Meanshift)聚類組合策略，最大程度保留尾類樣本并通過循環(huán)賦權(quán)方式使每類樣本均...