5月25日，記者從山西大學(xué)獲悉，該校智能信息處理研究所團隊用圖調(diào)控網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)高性能點云分割，相關(guān)成果發(fā)表在人工智能領(lǐng)域國際期刊《IEEE模式分析與機器智能匯刊》。
點云數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于自動駕駛、三維理解和機器人等領(lǐng)域。點云分割是點云數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中基本且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，旨在根據(jù)不同屬性與功能將目標(biāo)點云劃分成不同區(qū)域。
“實現(xiàn)高性能點云分割，關(guān)鍵在于提取具有判別性的逐點特征?！鄙轿鞔髮W(xué)智能信息處理研究所團隊成員介紹，在點云不同分割區(qū)域邊界處，鄰域節(jié)點往往存在較強異質(zhì)性。此前的方法在實現(xiàn)特征聚合過程中忽略了節(jié)點之間同質(zhì)與異質(zhì)關(guān)系。這使得節(jié)點特征混入不必要的異質(zhì)節(jié)點信息，導(dǎo)致點云分割邊界模糊。
針對上述問題，研究團隊提出了一種圖調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，將點云建模為同質(zhì)—異質(zhì)圖。他們結(jié)合圖注意力模型，設(shè)計了基于同質(zhì)性指導(dǎo)的圖注意力卷積，挖掘局部鄰域內(nèi)同質(zhì)性特征。研究團隊還進一步設(shè)計了原型特征提取模塊，從全局范圍原型空間中進一步挖掘同質(zhì)性特征，提高節(jié)點特征判別性，進一步提升點云分割性能。
據(jù)悉，研究成果進一步增強了節(jié)點特征的判別性，提高了點云分割邊界清晰度。
（記者韓榮）
（責(zé)任編輯：梁艷）
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