点云变化检测的自交叉Transformer模型研究
计算机视觉与模式识别
2023-09-15 v1 图像与视频处理
摘要
随着城市建设行业的蓬勃发展，工程建设过程中经常发生工程变形或变化。为应对这一现象，有必要进行变化检测以及时排查施工漏洞、保障工程完整性并降低人工成本，或避免道路的不便与危害性。在三维点云变化检测研究中，研究者已发表多种针对三维点云的方法，但直接或大多基于传统阈值距离方法（C2C、M3C2、M3C2-EP），还有一些将三维点云转换为DSM，这丢失了大量原始信息。尽管深度学习已用于遥感方法，但在三维点云变化检测方面，多转换为二维块进行处理，极少直接应用神经网络。我们更倾向于网络在像素或点的层级上进行处理。因此，本文针对三维点云变化检测构建网络，并提出适用于变化检测的新模块Cross transformer（交叉Transformer）。同时模拟隧道数据用于变化检测，并用我们的网络进行测试实验。
引用
@article{arxiv.2309.07444,
title = {Research on self-cross transformer model of point cloud change detecter},
author = {Xiaoxu Ren and Haili Sun and Zhenxin Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.07444},
year = {2023}
}