[发明专利]一种将3D点云检测中稀疏模态稠密化的方法在审
| 申请号： | 202310091676.5 | 申请日： | 2023-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN116129423A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 王天宇;胡枭玮;刘政哲 | 申请（专利权）人： | 上海人工智能创新中心 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/766;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/09;G06N3/096 |
| 代理公司： | 南昌金轩知识产权代理有限公司 36129 | 代理人： | 文珊 |
| 地址： | 200000 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种将3D点云检测中稀疏模态稠密化的方法，采用Sparse2Dense框架，所述Sparse2Dense框架包括一个稠密点云三维检测器和一个稀疏点云三维检测器，其中稠密点云三维检测器将稠密点云作为输入，稀疏点云三维检测器将稀疏点云作为输入；步骤S1，预处理原始的点云序列生成稠密点云，并以稠密点云为输入，训练稠密点云三维检测器；步骤S2，以稠密点云三维检测器的特征迁移并嵌入到稀疏点云三维检测器作为监督信号，训练稀疏点云三维检测器；本发明通过在训练稀疏点云三维检测器时，我们用稠密点云三维检测器来教稀疏点云三维检测器模拟的生成密集的三维特征，使得其学会从常规点云中产生高质量的三维特征，从而提高检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 检测 稀疏 稠密 方法 | ||
【主权项】：
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