一种考虑密度差异的全局-局部注意力网络，用于点云分割

《Image and Vision Computing》：Density-aware global–local attention network for point cloud segmentation

3D点云分割方法融合全局注意力与密度感知局部注意力，动态划分窗口并引入类别响应损失，有效处理小物体和样本不平衡问题，实验验证其在多场景下的优越性能。

　　3D点云分割技术在众多领域中发挥着重要作用，如自动驾驶、增强现实、虚拟现实和数字孪生等。这项技术的核心目标是将输入的点云数据进行处理，以获得每个3D点对应的类别标签。然而，在实际场景中采集的点云数据往往包含一些小物体和样本量较少的类别，这些特征使得现有网络在处理此类数据时面临较大挑战。为了应对这一问题，本文提出了一种融合基于密度感知的局部注意力与全局注意力的点云分割网络。该方法旨在在提升每个点的有效感受野的同时，减少在密集区域中对小物体信息的损失。

点云数据的密度分布不均是影响分割性能的重要因素。在传统方法中，点云通常被划分为固定大小的窗口，然后在每个窗口内进行局部注意力计算。然而，这种做法忽略了点云中不同区域之间的密度差异，导致网络在处理密集区域中的小物体时表现不佳。此外，由于计算资源的限制，这些方法往往需要对点云进行采样，从而可能丢失一些关键信息。为此，本文提出了一种新的方法，首先根据点云的真实尺寸，将整个输入划分为可控制数量的等大小局部区域，然后计算每个局部区域的密度，并将这些区域划分为多个离散的部分。根据不同的密度，为每个部分分配不同的局部注意力窗口，从而实现对密集区域中细节信息的精准处理。

与此同时，本文还引入了全局注意力机制，将每个局部区域视为一个独立的整体，并建立一个额外的模块来计算不同局部区域之间的全局注意力。全局注意力与局部注意力在网络中被并行计算，并在网络的上采样阶段进行融合，使得每个3D点都能获得全局与局部特征的更新。这一设计不仅提升了模型对局部细节的感知能力，还增强了对整体场景语义的理解。

为了进一步优化模型的性能，本文还提出了一种新的损失函数——类别响应损失（Category Response Loss，简称CR-loss）。该损失函数允许网络在处理不同样本量和不同大小的物体时，实现更平衡的注意力分配。通过引入CR-loss，模型能够在早期阶段对不同类别进行更精确的特征分离，从而提高对小物体的识别能力。实验结果显示，该方法在多个公开数据集上的语义分割和部分分割任务中取得了良好的效果，并且在包含大量小物体的复杂真实场景中也验证了其对小样本类别的强分割能力。

在研究方法方面，本文还对现有的3D点云分割技术进行了系统回顾。当前的点云分割方法大致可以分为以下几类：基于体素的方法、基于投影的方法、基于多层感知机（MLP）的方法、基于点卷积的方法以及基于图的方法等。这些方法各有优劣，但普遍存在对小物体识别能力不足的问题。基于注意力机制的Transformer网络在这一领域取得了显著进展，然而，其在处理密集区域中的小物体时仍然存在局限性。因此，本文提出了一种新的方法，通过融合基于密度感知的局部注意力与全局注意力，克服了这些不足。

在实验部分，本文选择在多个常用的室内和室外3D点云数据集上对所提出的方法与现有代表性方法进行对比。同时，该方法还被应用于部分分割任务，以验证其在不同任务中的适用性。此外，为了测试该方法在真实环境中的泛化能力，本文还收集了来自油田生产场景的点云数据，并在这些真实场景中进行分割实验。实验结果表明，所提出的方法在处理不同密度区域中的小物体时表现出更高的准确性和鲁棒性。

在方法论中，本文详细描述了所提出的网络结构。首先，输入点云被划分为局部区域，并计算每个区域的密度。接着，这些区域被进一步划分为多个离散的部分，每个部分根据其密度分配不同的局部注意力窗口。这一过程使得网络能够更有效地处理密集区域中的小物体。在全局注意力模块中，每个局部区域被视为一个独立的整体，通过计算不同局部区域之间的全局注意力，网络能够获取更丰富的场景语义信息。全局注意力与局部注意力在网络中被并行计算，并在上采样阶段进行融合，从而实现对每个3D点的全局-局部特征更新。

此外，本文还提出了类别响应损失（CR-loss），该损失函数能够在不同类别之间实现更平衡的注意力分配。通过引入CR-loss，网络在早期阶段就能够对不同类别进行更精确的特征分离，从而提高对小物体的识别能力。实验结果表明，所提出的方法在多个公开数据集上的分割任务中取得了优异的成绩，验证了其在处理复杂点云数据时的有效性。

本文的主要贡献包括以下几个方面：首先，提出了一种融合基于密度感知的局部注意力与全局注意力的点云分割方法，这种方法通过DBSCAN算法进行密度划分，动态调整特征聚合的边界，从而克服了传统方法中静态几何划分的局限性。其次，该方法通过将点云划分为离散的密度部分，并为每个部分分配不同的局部注意力窗口，实现了对密集区域中细节信息的精准处理。第三，引入的类别响应损失（CR-loss）能够在不同类别之间实现更平衡的注意力分配，从而提高对小物体的识别能力。第四，通过在多个公开数据集和自采集数据集上的广泛对比实验，以及在不同任务中的消融实验，验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。

在研究过程中，本文还对现有文献进行了全面回顾。当前的点云分割方法主要分为基于体素的方法、基于投影的方法、基于MLP的方法、基于点卷积的方法以及基于图的方法等。这些方法在不同的应用场景中各具特点，但普遍存在对小物体识别能力不足的问题。基于注意力机制的Transformer网络在这一领域取得了显著进展，但其在处理密集区域中的小物体时仍然存在一定的局限性。因此，本文提出了一种新的方法，通过融合基于密度感知的局部注意力与全局注意力，克服了这些不足。

在实验设置方面，本文选择了多个常用的室内和室外3D点云数据集进行测试。这些数据集涵盖了不同场景类型和物体分布，能够全面评估所提出方法的性能。此外，为了验证该方法在复杂真实场景中的适用性，本文还收集了来自油田生产场景的点云数据，并在这些真实场景中进行分割实验。实验结果表明，所提出的方法在处理不同密度区域中的小物体时表现出更高的准确性和鲁棒性。

在方法论中，本文详细描述了所提出的网络结构。首先，输入点云被划分为局部区域，并计算每个区域的密度。接着，这些区域被进一步划分为多个离散的部分，每个部分根据其密度分配不同的局部注意力窗口。这一过程使网络能够更有效地处理密集区域中的小物体。在全局注意力模块中，每个局部区域被视为一个独立的整体，通过计算不同局部区域之间的全局注意力，网络能够获取更丰富的场景语义信息。全局注意力与局部注意力在网络中被并行计算，并在上采样阶段进行融合，从而实现对每个3D点的全局-局部特征更新。

此外，本文还提出了类别响应损失（CR-loss），该损失函数能够在不同类别之间实现更平衡的注意力分配。通过引入CR-loss，网络在早期阶段就能够对不同类别进行更精确的特征分离，从而提高对小物体的识别能力。实验结果表明，所提出的方法在多个公开数据集上的分割任务中取得了优异的成绩，验证了其在处理复杂点云数据时的有效性。

在结论部分，本文总结了所提出方法的主要成果。该方法通过融合基于密度感知的局部注意力与全局注意力，实现了对局部细节和场景语义的平衡感知。同时，通过引入类别响应损失（CR-loss），模型在处理不同类别和不同大小的物体时能够实现更精确的特征分离，从而提高对小物体的识别能力。实验结果表明，所提出的方法在多个公开数据集上的分割任务中取得了良好的效果，验证了其在处理复杂点云数据时的有效性和鲁棒性。

在作者贡献方面，本文的四位作者分别承担了不同的任务。其中，Chade Li负责撰写和编辑论文、可视化、验证、资源管理、方法论研究、调查和形式化分析。Pengju Zhang负责数据整理。Jiaming Zhang负责论文的撰写和编辑。Yihong Wu负责监督整个研究过程。这些分工使得研究工作能够高效地进行，并确保了论文的高质量。

在声明部分，本文的作者声明他们没有已知的可能影响研究结果的财务利益或个人关系。这一声明表明研究的客观性和公正性，确保了实验结果的可信度。

在致谢部分，本文的研究得到了中国国家自然科学基金和北京市自然科学基金的支持。这些资金的资助为研究提供了必要的资源和条件，使得研究工作能够顺利进行。

综上所述，本文提出了一种新的3D点云分割方法，通过融合基于密度感知的局部注意力与全局注意力，克服了传统方法在处理密集区域中的小物体时的局限性。同时，通过引入类别响应损失（CR-loss），模型在处理不同类别和不同大小的物体时能够实现更精确的特征分离，从而提高对小物体的识别能力。实验结果表明，所提出的方法在多个公开数据集上的分割任务中取得了良好的效果，验证了其在处理复杂点云数据时的有效性和鲁棒性。本文的研究成果为3D点云分割领域提供了新的思路和方法，具有重要的理论和应用价值。