一种基于局部非局部特征聚合的三维点云语义分割方法

本发明公开了一种基于局部非局部特征聚合的三维点云语义分割方法。该发明针对现有的特征学习过程是噪声敏感的，且其只考虑相邻区域的局部信息交互，然后通过层次结构获取全局上下文，通常会导致自下而上的特征学习，从而导致提取的特征信息受离群点的影响，且存在特征冗余的情况，提出了一种基于局部信息与非局部特征信息加权求和的方法。本发明以3D点云为输入，在点局部单元中采用相对坐标作为局部特征；在点的非局部特征提取模块中，我们使用采样点作为查询点，通过注意力机制来计算采样点在这一层中与整个点云的相关度，然后进行MLP作为非局部信息，最后进行加权和，以实现点局部特征和点非局部特征的融合，以此提取更具代表性的特征。