Segmentation sémantique de nuages de points 3D à grande échelle en extérieur basée sur la vision humaine

Cet article propose EyeNet, un nouveau réseau de segmentation sémantique dédié aux nuages de points, qui aborde un paramètre crucial mais souvent négligé : la taille de la zone couverte. Inspiré par la vision périphérique humaine, EyeNet surmonte les limites des réseaux conventionnels en introduisant une entrée multi-contours simple mais efficace, ainsi qu’un réseau à traitement parallèle comprenant des blocs de connexion entre les flux parallèles. L’approche proposée permet efficacement de faire face aux défis posés par les nuages de points denses, comme le démontrent nos études d’ablation ainsi que les performances de pointe obtenues sur des jeux de données extérieurs à grande échelle.