基于显著性感知采样的点云语义分割的非均匀学习方法

《AUTOMATION IN CONSTRUCTION》：Non-uniform learning for point cloud semantic segmentation with significance-aware sampling

　　

曾子寅|董明月|周健|董震|肖金生|李碧君

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  一种非均匀学习范式NUPoint-Net，用于提升边界分割和小对象分割的效果。
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  一种基于熵的关键点采样策略SADS，用于保留分割中的关键区域。
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  一个D2LA模块，通过可变形邻域学习适应非均匀密度分布。
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  在四个基准测试上的广泛实验验证了该方法的通用性，尤其是在边界分割方面。