一种基于自注意力模型的点云数据增强方法及系统

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推荐专利
一种基于自注意力模型的点云数据增强方法及系统
申请号:CN202410781071
申请日期:2024-06-18
公开号:CN118606710A
公开日期:2024-09-06
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于自注意力模型的点云数据增强方法及系统,运用于人工智能技术领域,其方法包括:将获取的点云划分为大小相等的局部区域,即网格;评估所述网格的语义重要性,得到对应网格的权重分数;基于所述网格的权重分数,在点云之间进行混合数据增强;本申请通过网格级别的数据增强,在保留局部结构信息的同时,生成更加多样化的训练数据;同时赋予不同网格不同的权重,从而提升分类性能。
技术关键词
注意力模型 网格 数据 保留局部结构 教师 语义 注意力机制 标签 学生 人工智能技术 处理器 存储器 程序 点云 指令 矩阵 代表 蒸馏 超参数 样本
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