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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融合特征
频谱特征
音频特征
多尺度特征
多层感知机
联合损失函数
识别算法
细粒度特征
特征金字塔
全局平均池化
语义向量
情感分析方法
信息瓶颈理论
蒸馏
情感特征
溶解氧
XGBoost算法
深度强化学习
智能控制方法
水质参数数据
流式语音识别方法
编码器
声学特征
音频特征
解码器