基于自注意力机制的自动驾驶场景点云语义分割方法

对车载激光雷达场景点云进行语义分割是自动驾驶环境感知环节的基础性工作。针对现有处理大规模自动驾驶场景点云方法对局部特征提取能力不足和难以捕捉全局上下文信息的问题，本文基于自注意力机制设计了局部和全局自注意力编码器，并搭建了特征聚合模块进行特征提取。实验结果表明，与同样采用局部特征聚合的网络RandLA-Net相比，在SemanticKITTI数据集上本文的方法可将平均交并比提升5.7个百分点，局部自注意力编码器的加入也使车辆和行人等小目标的分割精度提高2个百分点以上。