级联边缘卷积与注意力机制的点云分类分割研究

摘要： 近几年点云的分类分割研究多采用多层次架构提取点云特征的方法，提取到较为稳定的高层语义特征，但是全局特征和邻域特征提取不足并且缺乏对上下文信息的特征融合。因此，提出一种新的LAM-EdgeCNN网络，采用边缘卷积与注意力机制级联的方式对点云进行多层级特征提取，获取高层次特征信息。为了加强对特定通道特征和关键空间点的捕捉，提出一种轻量型LAM注意力机制，使用CAM特征通道注意力获取... （共11页）