一种基于原型对比学习的少样本点云目标检测方法和系统

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一种基于原型对比学习的少样本点云目标检测方法和系统
申请号:CN202411104699
申请日期:2024-08-13
公开号:CN119048456A
公开日期:2024-11-29
类型:发明专利
摘要
本发明提供基于原型对比学习的少样本点云目标检测方法和系统,包括:获取点云场景的种子点以及特征;构建点云场景的几何原型库;给每个前景点分配几何原型,并获取原始伪标签,通过原始伪标签构建正负样本对,进行几何对比学习;基于种子点以及特征在语义层面施加约束,进行语义对比学习;将几何和语义对比损失加到整体损失函数中,在后向传播中共同参与网络参数优化;使用优化后的网络进行目标检测。本发明用探索语义原型的内在特征空间,在语义层面上对特征施加约束,改进网络的语义特征提取和区分能力。在几何特征施加对比约束,创建更受约束的几何特征空间,学习原型结构意识,使其具备更加精细的局部几何信息,提升在新类别上的泛化能力。
技术关键词
原型 点云 语义层面 种子 样本 查询场景 特征提取器 标签 网络 语义特征提取 记忆 处理器 数据模块 可读存储介质 特征点 存储器 参数
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