一种基于上下文自动编码器的点云物体分类方法

本申请提供了一种基于上下文自动编码器的点云物体分类方法，涉及三维计算机视觉技术领域，方法包括：S1：获取点云数据并通过最远点采样以及KNN算法进行处理，得到点块；通过点块，得到遮挡点块和可见点块；使用轻量级PointNet将可见点块嵌入到可见令牌，将遮挡点块嵌入到遮挡令牌；使用轻量级PointNet将点块的中心点坐标映射到嵌入维度，得到遮挡点块的位置编码和可视点块的位置编码；构建预训练网络；通过遮挡令牌、可见令牌、位置编码以及位置编码对预训练网络的编码器进行训练；获取待分类点云数据；通过训练后的预训练网络对待分类点云数据进行分类，完成点云物体分类。本申请的技术方案实现了3D点云数据进行精确语义分割。