[发明专利]基于对抗式学习与多模态学习的点云语义分割方法及系统有效
| 申请号： | 202011094852.3 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112233124B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 刘伟;余晓霞;陈钱球 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T3/00;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 黄攀 |
| 地址： | 330000 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于对抗式学习与多模态学习的点云语义分割方法与系统，该方法包括如下步骤：在源领域与目标领域上，建立3D点云数据与2D前视图像之间的对应关系，将3D点云数据上的标签传递至2D前视图像的采样点上；根据包含类别标签的源领域数据以及无类别标签标注的目标领域数据，对判别器、二维图像子网络以及三维点云子网络进行训练，至收敛后以建立得到点云语义分割网络模型；将目标领域中的3D点云数据以及对应的2D前视图像输入至点云语义分割网络模型中，经语义分割网络模型计算得出点云语义分割结果。本发明提出的点云语义分割方法，可提高模型从源领域到目标领域的泛化性，并减小了标注的工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对抗 学习 多模态 语义 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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