在三维数据处理领域，点云数据因其高效性和灵活性被广泛应用。点云是由空间中离散点组成的集合，每个点包含位置信息以及可能的其他属性（如颜色、法向量等）。关键点检测作为点云处理中的一个重要环节，对于物体识别、建模和跟踪具有重要意义。
传统的关键点检测方法主要依赖于手工设计的特征和规则，但这些方法往往难以适应复杂的现实场景。近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的方法逐渐成为主流。特别是卷积神经网络(CNN)和图神经网络(GNN)的结合，为点云关键点检测提供了新的解决方案。
本文提出了一种新颖的点云关键点检测算法，该算法通过多尺度特征提取模块捕捉点云数据中的局部与全局特征，并利用注意力机制增强重要特征的学习能力。此外，为了提高模型的泛化性能，我们引入了自监督学习策略，在无标注数据上进行预训练，然后微调到具体任务上。
实验结果表明，所提出的算法在多个公开数据集上的表现优于现有技术。特别是在复杂背景下的物体定位和精细结构分析方面，显示出显著的优势。未来的工作将集中在进一步优化网络架构以减少计算成本，并探索如何更好地整合先验知识来提升模型的表现。
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