[发明专利]一种基于元学习的3D点云语义分割迁移方法有效
| 申请号： | 202010037927.8 | 申请日： | 2020-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN111260660B | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 冯丽;李磊;曾凡玉;汪晨;葛树志 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 杨浩林 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于元学习的3D点云语义分割迁移方法，涉及机器人导航技术领域。该方法包括：构建PointNet网络模型；选择训练数据集；对于每个训练数据集，利用其中不同类别的数据形成训练任务集；构建元学习框架；根据元学习框架，通过各训练任务集对PointNet网络模型进行训练；选择测试任务集；将测试任务集输入训练好的PointNet网络模型进行测试，直至模型的梯度更新值收敛。该方法在新环境任务中通过加载已经训练完成的模型，使用最优的相似任务参数，新任务的室内场景语义分割方法的训练效率高；通过元学习框架学习了不同任务的语义分割能力，确保学习特征可以适用于不同的迁移环境，提高了模型的泛化性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 语义 分割 迁移 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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