[发明专利]基于弱监督的自动驾驶多模态图片和点云实例分割方法在审
| 申请号： | 202310939807.0 | 申请日： | 2023-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN116935356A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 刘军;姜广峰 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0895;G06N3/084;G06V10/774;G06V10/762 |
| 代理公司： | 西安志帆知识产权代理事务所(普通合伙) 61258 | 代理人： | 侯峰 |
| 地址： | 230002*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于弱监督的自动驾驶多模态图片和点云实例分割方法，通过图片数据的2D框标签处理点云数据，获得粗糙的点云伪标签数据；通过伪标签生成器处理粗糙的点云伪标签数据，获得训练的点云伪标签数据；通过BoxI nst和FSD Segmentor构建多模态网络；将所述训练数据集送入多模态网络进行前向传播，获取前向传播中多模态数据的伪标签实例分割结果；通过伪标签实例分割结果确定图片网络分支的自监督损失函数和多模态网络的交叉监督损失函数，确定最终的损失函数；通过最终的损失函数对神经网络的参数进行反向传播，获得训练好的多模态神经网络；通过训练好的多模态神经网络对预测数据集进行实例分割预测确定图片和点云的实例目标。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 自动 驾驶 多模态 图片 实例 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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