[发明专利]一种构建自我监督点云学习的语义扰动重构网络的方法有效
| 申请号： | 202110676639.1 | 申请日： | 2021-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN113379767B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 乔宇;徐名业;王亚立;周志鹏 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/12;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏;朱伟军 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种构建自我监督点云学习的语义扰动重构网络的方法。该方法包括：构建语义扰动重构网络，其基本分支包括第一特征提取网络和第一预测网络，第一特征提取网络以点云为输入，提取局部特征和全局特征，第一预测网络用于点云重建和法向估计；扰动分支包括第二特征提取网络和第二预测网络，第二特征提取网络以语义扰动的点云为输入，提取局部特征和扰动点云的全局特征，第二预测网络用于点云重建；优化损失函数为目标训练语义扰动重构网络，训练过程中，第一特征提取网络和第二特征提取网络共享权重，并通过点云一致性损失的约束进行无监督学习，以利用扰动分支来引导基本分支进行特征学习。本发明能获得更精确的点云数据自监督分析结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 构建 自我 监督 学习 语义 扰动 网络 方法 | ||
【主权项】：
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