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KPConv + Semantic3D：点云语义分割 (TF2)

一、任务

输入: 原始点云 P = {p_i | p_i ∈ R³ + RGB}  (Semantic3D)
    ↓
Grid Subsampling (cpp_wrapper)
  └── 体素滤波 → 均匀采样点
    ↓
KPConv 网络
  ├── Encoder: KPConv × 5 (64→128→256→512→512)
  │   ├── KPConv Layer: 可变形核 (k=15)
  │   └── Grid Pooling → 下采样
  ├── Decoder: KPConv × 5 (512→256→128→64→8)
  │   ├── Nearest Upsampling
  │   └── Skip Connection (Encoder → Decoder)
  └── Head: Conv1×1 → Softmax (8 类)
    ↓
输出: 逐点语义标签 {0..7}
  ├── 0: 建筑物
  ├── 1: 植被
  ├── 2: 车辆
  ├── 3: 地面
  ├── 4: 人行道
  ├── 5: 电线杆/交通标志
  ├── 6: 栅

转载自CSDN-专业IT技术社区

原文链接：https://blog.csdn.net/know_F0727/article/details/160567911