[发明专利]一种端到端的点云深度学习网络模型和训练方法在审
| 申请号： | 202010116881.9 | 申请日： | 2020-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN111428855A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 杨健;范敬凡;艾丹妮;郭龙腾;王涌天 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市中闻律师事务所 11388 | 代理人： | 冯梦洪 |
| 地址： | 100081 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种端到端的点云深度学习网络模型和训练方法，可同时定位不同尺度人脸上的标识点，网络的定位精度好，定位速度快。网络模型，为类卷积神经网络CNN的深度学习网络结构，包括：(1)该网络从输入点云逐级降采样得到一系列采样点集，并使用点分布特征提取器逐级提取每个采样点集中采样点的邻域点云的点分布特征，采样点的邻域点云的点分布特征逐级抽象且空间感受野逐级扩大；(2)从采样点集中选取部分点集，并将这些采样点集中所有的采样点称为监测点，使用这些监测点对标识点进行定位；(3)对每个监测点位于不同标识点邻域的概率以及与不同的标识点的偏移量进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 端到端 深度 学习 网络 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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