Материал конференции: "Труды Международной конференции по компьютерной графике и зрению "Графикон" (19-21 сентября 2022 г., Рязань)"
Авторы:Лешин О.Д., Григорьев Д.С.
Разработка нейросетевой модели для семантической сегментации облаков точек
Аннотация:
Обработка облаков точек при помощи нейросетевых моделей является относительно новым подходом. Первые работы в этом направлении датируются 2017 годом. Облака точек представляют из себя набор вершин в трехмерном пространстве и характеризуют внешнюю поверхность объекта. В виду особенностей таких данных, типовые полносвязные сверточные сети не могут быть применены. Связано это с тем, что в таких данных должно учитываться не только цветовая составляющая, но и вся геометрическая форма объекта. В данной работе представлена нейросетевая модель для семантической сегментации облаков точек, которые представляют собой данные дистанционного зондирования земли. Для разработки данной модели использовалась уже существующая модель, в основе которой лежит графовое представление облаков точек, а для улучшения результата использовались слои дилатационной свертки. Обучение и тестирование модели проводилось на наборе данных Hessigheim 3D, который был получен при помощи сканирования пригородной местности. В результате численных экспериментов по разработке модели и предобработке набора данных были получены приемлемые результаты по метрикам F1 и overall accuracy.
