PCAN：基于上下文信息的点云检索三维注意力图学习方法

基于点云的场所识别检索是视觉领域的一个新兴问题。主要挑战在于如何高效地将局部特征编码为具有区分性的全局描述符。在本文中，我们提出了一种点上下文注意力网络（Point Contextual Attention Network, PCAN），该网络能够根据点云上下文预测每个局部点特征的重要性。我们的网络使得在聚合局部特征时可以更加关注与任务相关的特征成为可能。在多个基准数据集上的实验表明，所提出的网络性能优于当前最先进的方法。