Basierend auf menschlicher Wahrnehmung durchgeführte semantische Segmentierung von 3D-Punktwolken großer Außenbereiche

Diese Arbeit stellt EyeNet vor, ein neuartiges Netzwerk für semantische Segmentierung von Punktwolken, das das kritische, jedoch häufig übersehene Merkmal der Abdeckungsflächengröße berücksichtigt. Inspiriert durch die periphere menschliche Sehfähigkeit überwindet EyeNet die Einschränkungen herkömmlicher Netzwerke durch die Einführung einer einfachen, aber effizienten Mehrkontur-Eingabe sowie eines parallelen Verarbeitungsnetzwerks mit Verbindungselementen zwischen den parallelen Strömen. Der vorgeschlagene Ansatz bewältigt die Herausforderungen dichter Punktwolken effektiv, wie unsere Ablationsstudien und die state-of-the-art-Leistung auf Large-Scale Outdoor-Datensätzen belegen.