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  • SCF-Net: Learning Spatial Contextual Features for Large-Scale Point . . .
    How to learn effective features from large-scale point clouds for semantic segmentation has attracted increasing attention in recent years Addressing this prob
  • SCF-Net: Learning Spatial Contextual Features for Large-Scale Point . . .
    How to learn effective features from large-scale point clouds for semantic segmentation has attracted increasing attention in recent years Addressing this problem, we pro-pose a learnable module that learns Spatial Contextual Fea-tures from large-scale point clouds, called SCF in this pa-per
  • SCF-Net: Learning Spatial Contextual Features for Large-Scale Point . . .
    Unstructured nature of 3D point clouds in large scenes is a challenging problem to effectively learn local geometric structures for point cloud semantic segmentation
  • CVPR 2021 Open Access Repository
    How to learn effective features from large-scale point clouds for semantic segmentation has attracted increasing attention in recent years Addressing this problem, we propose a learnable module that learns Spatial Contextual Features from large-scale point clouds, called SCF in this paper
  • SCF-Net: Learning Spatial Contextual Features for Large . . .
    本文主要探索了如何高效处理大规模点云分割的问题，主要是通过一种叫做 Spatial Contextual Features （SCF） 的模块学习点云在空间上局部和全局下的上下文信息，具体来说基于极坐标表示部件使得模型对目标的z轴旋转不敏感，利用邻居点云信息获得局部信息，同时能够基于区域与全点云的体积比获得全局信息。 这个模块可以很方便地嵌入到现有的点云分割模块中，基于 SCF 模块构造的 SCF-Net 在多个大型点云数据集上获得了SOTA的结果。 首先要有效处理点云语义分割任务需要解决三个问题： 为此，作者提出了 SCF 这种可学习模块， 整体结构如图所示：
  • SCF-Net README. md at main · leofansq SCF-Net · GitHub
    How to learn effective features from large-scale point clouds for semantic segmentation has attracted increasing attention in recent years Addressing this problem, we propose a learnable module that learns Spatial Contextual Features from large-scale point clouds, called SCF in this paper
  • SCF-Net：用于大规模点云分割的时空上下文特征学习 | 论文 . . .
    针对这一问题，本文提出了一种可学习的模块——空间上下文特征学习模块（Spatial Contextual Feature, SCF），用于从大规模点云中提取空间上下文特征。 该模块主要由三个核心模块构成：局部极坐标表示模块、双距离注意力池化模块以及全局上下文特征模块。 对于每个三维点，首先通过局部极坐标表示模块构建一种对z轴旋转不变的空间表示；随后，设计双距离注意力池化模块，根据邻域点之间的几何距离与特征距离，自适应地聚合其邻域特征，从而学习更具判别性的局部特征；最后，全局上下文特征模块利用每个点的空间位置及其邻域体积占全局点云总体积的比例，建模该点的全局上下文信息。
  • 【论文阅读】CVPR2021——SCF-Net:Learning Spatial . . .
    本文提出SCF模块，包含局部极坐标表示、双距离注意力池化和全局上下文特征，用于从大规模点云中学习有效的空间上下文特征，以提升3D语义分割性能。 SCF-Net通过编码器-解码器结构结合SCF模块，在S3DIS和Semantic3D数据集上实现先进分割效果。
  • SCF-Net: Learning Spatial Contextual Features for Large . . .
    How to learn effective features from large-scale point clouds for semantic segmentation has attracted increasing attention in recent years Addressing this problem, we propose a learnable module that learns Spatial Contextual Features from large-scale point clouds, called SCF in this paper
  • 「论文阅读」SCF-Net：Learning Spatial Contextual Features . . .
    本文的骨干网络主要是基于RandLaNet的，所以，对比着RandLaNet看。 作者说到，虽然已经有一些方案可以用与大规模点云的语义分割，例如SPG，PCT，RandLaNet等，但是他们都还面临如何从大规模点云中学习更有效的特征用于语义分割这个难题。 首先探索局部极坐标表示块，在极坐标系统中构造一个z轴旋转不变表示，以表示局部上下文。 然后，利用双距离注意力池块学习到的权值，整合其邻域表示学习有效的局部特征。 最后，全局上下文特征块利用邻域的位置和体积比来学习每个3D点的全局上下文。 在极坐标系统中构造一个z轴旋转不变表示，以表示局部上下文。 该模块：将局部空间信息输入LPR块，输出极坐标表示和几何距离。 这种对方向敏感的情况会在一定程度上影响分割性能。





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