[发明专利]图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及介质在审
| 申请号： | 202210896098.8 | 申请日： | 2022-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN115424223A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 肖丰;周祥明;黄鹏;吴立;蔡丹平;张朋 | 申请（专利权）人： | 浙江大华技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280 | 代理人： | 柳芳 |
| 地址： | 310051 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及存储介质，其中，该图神经网络应用于点云特征提取，训练方法包括：获取待训练点云，根据待训练点云构建图结构数据，图结构数据包括若干节点，以及若干节点之间构成的边；基于若干聚合函数，以及每一聚合函数的权重参数构建待训练图神经网络；将图结构数据输入待训练图神经网络，获取每一聚合函数的聚合结果，按照每一聚合函数的权重参数将每一聚合函数的聚合结果融合，得到待训练图神经网络的预测输出；基于预测输出对每一聚合函数的权重参数进行训练，直至得到最终的图神经网络。通过上述的方式，针对不同场景和数据进行网络模型架构的搜索，提升图神经网络模型对场景的解析能力。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 训练 方法 特征 提取 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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