基于注意力机制的ALS点云分类
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案例介绍
由于机载激光雷达点云的场景复杂，机载激光扫描点云数据呈现出无序性、不规则性且密度分布显著不均的特性。本工程结合注意力机制和点云处理的相关理论，构建了一个基于注意力机制的多层次特征融合的点云分类网络模型。针对现有方法提取局部的邻域信息时未能充分利用几何特征和密度信息的问题，提出一种密度加权的几何特征提取模块。另外进一步改进了注意力机制提出了高程注意力模块。借鉴通道注意力机制思想为点云的不同通道施加权重信息，最终与融合了多层次的特征信息相乘，即可在最终预测类别时直接强调高程信息的作用，以实现从端到端的方式改进分类精度。
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