收稿日期：２０２２１１１６；修回日期：２０２３０１０９基金项目：黑龙江省自然科学基金资助项目（ＬＨ２０２１Ｆ００４）；黑龙江省哲学社会科学基金资助项目（２２ＥＤＥ３８９）；黑龙江省高等学校教改工程项目（ＳＪＧＺ２０２０００３７）；东北石油大学研究生教育创新工程项目（ＪＹＣＸ＿１１＿２０２０）；东北石油大学引导性创新基金资助项目（２０２０ＹＤＬ１１）；黑龙江省省属本科高校基本科研业务费资助项目（ＫＹＣＸＴＤ２０１９０３）；黑龙江省教育科学规划重点课题资助项目（ＧＪＢ１４２１１１３）作者简介：田枫（１９８０），男，黑龙江大庆人，教授，博导，博士，主要研究方向为计算机视觉、地质资源智能信息处理；徐昕（１９９８），女，辽宁大连人，硕士，主要研究方向为计算机视觉；刘芳（１９８３），女（通信作者），黑龙江大庆人，副教授，硕导，博士，主要研究方向为计算机视觉、智能油气地质（ｘｕｓｌｉｎ５１０＠１６３．ｃｏｍ）；刘宗堡（１９８２），男，教授，博导，博士，主要研究方向为储层沉积学与油气成藏机理．３ＤＢＳＮｅｔ：双边特征和相似度量的点云实例分割网络田枫ａ，徐昕ａ，刘芳ａ，刘宗堡ｂ（东北石油大学ａ．计算机与信息技术学院；ｂ．地球科学学院，黑龙江大庆１６３３１８）摘要：针对现有的三维分割方法在挖掘点云特征时，会忽略几何特征有效利用的问题，提出双边特征和相似度量的点云实例分割网络３ＤＢＳＮｅｔ（３Ｄｂｉｌａｔｅｒａｌｆｅａｔｕｒｅａｎｄｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅａｓｕｒｅｎｅｔｗｏｒｋ）。该网络主要由双边特征学习和轻量级相似度量两部分组成。首先提出一种包含基于子流形稀疏卷积的３ＤＵＮｅｔ和多层感知机的双边特征提取模块，用于提取经过体素化处理的点云数据的语义特征和几何特征；然后设计一种结合通道维度和空间维度的双边注意力机制，用于减少双边特征聚合过程中产生的信息损失；最后开发一种轻量级相似度量模块，获取高维嵌入特征空间中邻近点云之间的相似性，并生成细粒度实例分割结果。实验表明，３ＤＢＳＮｅｔ在Ｓ３ＤＩＳ和Ｓｃａｎｎｅｔ（ｖ２）数据集上的多指标综合表现优越，其中在Ｓｃａｎｎｅｔ（ｖ２）上的平均精确率比ＳＳＴＮｅｔ提高了３．３％，有效提高了室内场景三维实例分割的精度。关键词：点云实例分割；双边特征学习；双边注意力机制；轻量级相似度量中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：...
