一种小样本点云分类模型训练方法、计算机设备及计算机程序产品

本申请适用于点云处理技术领域，提供了一种小样本点云分类模型训练方法、计算机设备及计算机程序产品，包括：基于训练点云数据集提取第一视觉特征和位置特征；基于第一视觉特征和位置特征进行隐式样本拓展，得到拓展特征；基于第一视觉特征和拓展特征更新预训练模型的参数；返回第一步，直至满足预设结束条件；基于预训练模型输出目标分类模型。本申请所提供的方法，通过第一视觉特征和位置特征提高模型对不同类型点云的区分能力和理解能力，通过对第一视觉特征进行隐式拓展，有效丰富了训练数据的多样性，而基于隐式拓展后的特征和第一视觉特征共同更新模型参数，使得模型具有更好的泛化能力和分类性能。