An Efficient Multi-Scale Transformer Network with Fusion-Attention for Point Cloud-Semantic Segmentation in Urban Environments
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Notice bibliographique
Résumé
This article investigates point-cloud segmentation, which is crucial but challenging for scene interpretation, especially for three-dimensional (3D) urban scenes at a city scale. Compared with the previous approaches, the proposed method gains a competitive advantage by leveraging an efficient multi-scale transformer, which complements the convolution in a hierarchical network to improve the representation ability with globally contextual information. More specifically, to address the problem of quadratic complexity that hinders large-scale point-cloud processing, a lightweight attention module with linear complexity is introduced by sequentially implementing channel and spatial attention to replace quadratic dot-product attention. Based on this lightweight attention module, an encoder based on a transformer is implemented to aggregate the feature sequence within a scale into a learnable token. To improve the efficiency of integrating information of multiple scales with no inductive bias, fusion attention is proposed, using only learned tokens to calculate the query, in which the complexity of the attention map can be bounded to be linear. The fusion-attention module is embedded in the multi-scale transformer to further expand the receptive field. The proposed method extends the previous hierarchical networks of point-cloud processing by incorporating the detailed information extracted via convolution and the globally contextual information extracted by the multiscale transformer to greatly improve the representative ability of features for the accurate segmentation of point-cloud data. Two benchmark datasets (Dayton Annotated LiDAR Earth Scan [DALES] and Toronto3D) were used to assess the proposed method. This method achieved an improvement of approximately 1.5% in mean intersection over union for semantic segmentation on the DALES dataset compared with the state-of-the-art methods. Meanwhile, an ablation study showed that consistent improvements were mainly attributed to the wide applicability of the efficient attention mechanism for enlarging the receptive field.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle