[发明专利]一种跨场景对比学习的弱监督点云语义分割方法在审
| 申请号： | 202111496286.3 | 申请日： | 2021-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN114187446A | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 曲延云;蓝宇翔;张亚超 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种跨场景对比学习的弱监督点云语义分割方法，涉及三维点云处理领域。1)对弱监督数据集中每个场景的点云数据进行预训练，初始化网络参数，得到模型输出的特征向量和类别预测分布；2)利用现有的网络为无标签样本推理生成其相应的伪标签，并使用动态阈值窗的方法选取一部分可信赖的伪标签；3)利用跨场景的对比约束更新网络参数：添加跨场景对比正则化约束，以更新网络的参数；4)迭代地进行步骤2)和3)，直至模型收敛。在要求不同场景点云相同类别的类别原型具有紧凑性的同时要求不同类别的类别原型之间具有分散性。不需要精心设计数据增加方法，有效降低噪声伪标签对于模型性能的影响。可用于自动驾驶，增强现实设备等。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 场景 对比 学习 监督 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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