Hierarchisches Point-Edge Interaktionsnetzwerk für die semantische Segmentierung von Punktwolken

Wir erreichen die 3D semantische Szenebeschriftung, indem wir die semantische Beziehung zwischen jedem Punkt und seinen kontextuellen Nachbarn durch Kanten erforschen. Neben einem Encoder-Decoder-Zweig zur Vorhersage von Punktelementen bauen wir einen Kanten-Zweig auf, um Punkteigenschaften hierarchisch zu integrieren und Kanteigenschaften zu generieren. Um die Punkteigenschaften im Kanten-Zweig zu integrieren, etablieren wir ein hierarchisches Graphenframework, bei dem der Graph von einer groben Schicht initialisiert wird und sich während des Punktedekodierungsprozesses allmählich bereichert. Für jede Kante im endgültigen Graphen prognostizieren wir eine Beschriftung, um die semantische Konsistenz der beiden verbundenen Punkte anzugeben und damit die Punktvorhersage zu verbessern. In verschiedenen Schichten werden auch die Kanteigenschaften in das entsprechende Punktmodul eingespeist, um kontextuelle Informationen für die Verbesserung der Nachrichtenaustauschfunktion in lokalen Bereichen zu integrierieren. Die beiden Zweige interagieren miteinander und arbeiten zusammen bei der Segmentierung. Überzeugende experimentelle Ergebnisse auf mehreren 3D semantischen Beschriftungsdatensätzen belegen die Effektivität unserer Arbeit.