基于最大均值差异-语义增强的点云无监督领域适应方法

本发明涉及点云处理技术领域，尤其涉及基于最大均值差异‑语义增强的点云无监督领域适应方法，包括生成伪标签；并进行排序，选择置信度最高的源域样本和目标域样本构建中间域；引入源域和目标域损失函数，分别最小化源域、目标域与中间域样本之间的相似度；利用基于最大均值差异的语义增强，生成包含目标域语义的增强源域特征，并更新中间域；构建增强的源特征分布的损失函数；利用增强的源特征分布的损失函数、改进源域损失函数和改进目标域损失函数构建总体目标损失函数。本发明通过引入动态中间领域和基于MMD的语义增强损失函数，有效地弥合源领域和目标领域之间的分布差距，显著提升了模型的跨领域适应能力。