基于聚类思想的弱监督室内点云语义分割方法、装置及介质

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基于聚类思想的弱监督室内点云语义分割方法、装置及介质
申请号:CN202410703553
申请日期:2024-06-03
公开号:CN118628736A
公开日期:2024-09-10
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于聚类思想的弱监督室内点云语义分割方法、装置及介质,其中方法包括以下步骤:获取室内点云数据并利用点云特征提取器提取多尺度室内点云特征;利用注意力机制设计查询模块与分组模块,构建聚类查询块和语义类别聚类查询块;使用多个聚类查询块和语义类别聚类查询块堆叠形成聚类查询网络,构建具有层次聚类结构的室内点云语义分割模型;使用手工设计的聚类中心约束引导模型学习全局语义信息,在弱监督的情况下训练室内点云语义分割模型;将待检测的室内场景点云输入训练好的室内点云语义分割模型中,得到预测的室内点云分割结果。与现有技术相比,本发明具有训练所需数据的标注量低、分割精度高、标注需求低、推理速度快等优点。
技术关键词
点云语义分割方法 聚类思想 语义分割模型 点云特征提取 注意力机制 立体 分层 大尺寸 sigmoid函数 中间层 模块 邻域 点云局部 特征提取器 多尺度 代表
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