一种提升三维点云模型抗旋转干扰性的高效知识蒸馏方法

本发明公开了一种提升三维点云模型抗旋转干扰性的高效知识蒸馏方法，包括如下步骤：S1：确定基础的教师网络和学生网络，二者并行优化；S2：融入在线蒸馏策略，通过特殊设计的对齐机制，使教师网络获取的旋转鲁棒性特征与学生网络提取的特征在各层网络结构中精准对齐；S3：将教师网络和学生网络之间的差异信息整合至损失函数，通过蒸馏损失和交叉熵损失约束网络；S4：移除教师网络，由学生网络直接处理原始三维坐标数据完成预测任务。本发明能够提高网络的抗旋转干扰能力、提高网络的噪声容限和抗异常值干扰的能力，实现速度和精度的均衡，还能避免复杂的坐标变换，节省额外的计算开销，本发明具有显著技术优势和良好产业化应用前景。