[发明专利]基于神经网络的半监督三维点云语义分割方法有效
| 申请号： | 202110764019.3 | 申请日： | 2021-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN113657387B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 张扬刚;陈涛;廖永斌;叶创冠 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06V20/64;G06N3/045;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习、计算机视觉技术领域，具体为一种基于神经网络的半监督三维点云语义分割方法。本发明采用半监督学习范式，结合三维点云语义分割网络模型，构成整个半监督三维点云语义分割方法框架；分割网络模型分为学生网络和教师网络，两个网络采样相同的SSCNs网络；学生网络的输入为未经过变换的原始点云，教师网络的输入为变换后的点云；学生网络的有标注部分的输出由其对应的标注进行监督，同时学生网络和教师网络的整体输出进行一致性监督，以此来更新学生网络的权重，教师网络的权重由学生网络的权重进行指数滑动平均得到。实验表明，使用带有标注数据和未标注数据的半监督学习，网络的性能在每一个标注率上都有明显的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 监督 三维 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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