点云语义分割新方法：SemAffiNet与语义仿射变换

"本文介绍了点云语义分割领域的一项新方法——SemAffiNet，该方法引入了语义仿射变换来提升点云特征的语义信息，以解决局部几何表示可能导致的不同类别混淆问题。SemAffiNet利用Transformer的注意力机制，结合类特定的仿射参数，增强中层点云特征，提高分割准确性。实验证明，该方法在ScanNetV2和NYUv2数据集上的表现优越，并具有良好的推广能力。代码已开源。" 在点云语义分割领域，传统的做法常常采用编码器-解码器架构，从中层特征中提取几何信息。然而，这种依赖于局部几何表示的方法可能无法有效地区分外观相似或空间相邻的不同类别的点。为解决这一问题，SemAffiNet提出了语义仿射变换，这是一种针对中层特征的处理方式，通过类特定的仿射参数来增强语义信息。这样，即使在局部特征纠缠的情况下，也能更好地分辨不同类别的点。 具体来说，SemAffiNet首先从输入点云中选取局部区域（如图1所示的红色圆圈），提取中层特征。由于不同类别的点在特征空间中可能存在交错，这可能导致分割错误。为了解决这个问题，SemAffiNet预测每个类别的仿射参数，然后运用这些参数对中层特征进行变换，使得同一类别的点靠拢，不同类别的点分离。这种变换利用了Transformer的注意力机制，可以隐式和显式地捕捉局部区域的全局结构。 实验部分，SemAffiNet在ScanNetV2和NYUv2这两个广泛使用的3D点云数据集上进行了评估。这些实验证据表明，无论是在定性还是定量的分析中，SemAffiNet都表现出优于现有方法的性能，并且具有良好的泛化能力。这意味着该模型不仅在训练数据集上表现优秀，还能有效地应用于新的、未见过的数据。 此外，值得注意的是，SemAffiNet的代码已经公开，这为研究者和开发者提供了实践和改进这一方法的机会。通过开源代码，社区可以进一步探索语义仿射变换在点云分割和其他相关任务中的潜力，推动点云处理技术的发展。 SemAffiNet通过创新的语义仿射变换，提高了点云语义分割的准确性和鲁棒性，为点云处理领域带来了一种新的、有前景的技术。这一成果对于自动驾驶、机器人操作以及虚拟现实等依赖于精确3D环境理解的应用有着重要的意义。