摘要
本发明是一种基于多模态信息指导的点云修复方法,包括以下步骤:获取某一物体缺失的点云数据、对缺少点云数据的物体的几何形状进行的文本描述,以及该物体24个视角随机选择的渲染图像构建数据集;构建用于对某一物体进行完整的轮廓形状进行修复的多模态点云修复网络模型;基于训练集数据对多模态点云修复网络模型进行训练,得到训练好的多模态点云修复网络模型;将测试集数据输入到训练好的多模态点云修复网络模型中,实现该物体的完整轮廓形状进行修复。本申请的提供的多模态点云修复网络模型,能够同时利用点云、图像和文本三种模态信息,本申请的方法在性能上优于现有的最新方法。
技术关键词
点云修复
细粒度特征
多模态信息
修复方法
物体
局部注意力机制
文本
完整点云数据
训练集数据
网络
多模态特征
图像编码器
全局视觉特征
视角
交叉注意力机制
多阶段特征
轮廓形状
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多模态传感器
激光点云数据
语义分割模型
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训练装置
起重机械臂
单目机器视觉
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深度估计算法
人形机器人
多模态信息
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长短时间记忆网络
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遮挡场景
特征点
特征金字塔网络
关键帧