基本信息

---

下载

文档摘要

---

基于Transformer的点云语义分割方法研究

一、引言

随着深度学习和计算机视觉技术的飞速发展，点云数据在机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域的应用日益广泛。点云语义分割作为点云数据处理的重要任务之一，其目的是将点云数据划分为不同的语义类别，如地面、车辆、行人等。近年来，基于Transformer的模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了显著的成果。本文旨在研究基于Transformer的点云语义分割方法，以提高点云数据的处理效率和准确性。

二、相关研究综述

点云语义分割是计算机视觉领域的一个热门研究方向。传统的点云语义分割方法主要基于手工特征和聚类算法，难以处理大规模、高维度的点云数据。