摘要
本发明公开了一种基于自蒸馏的3D异常检测方法及装置。本方法利用自蒸馏技术和2D多模态模型CLIP强大的泛化能力,对3D点云进行快速高效的零样本异常检测。本方法通过以下方式学习提取3D点云特征并进行异常检测:首先设计一个轻量级的可学习点云特征提取模块;接着使用编码器编码提取到的点云特征,并使用自蒸馏技术将其与点云渲染图的编码特征对齐到3D空间;最终,使用该特征进行3D点云的零样本异常检测。与现有技术相比,本方法可以快速高效地进行3D点云的零样本异常检测,具有较高的实用性和创新性。
技术关键词
异常检测方法
点云特征提取
蒸馏
遮挡关系
特征提取模块
采样模块
异常检测装置
3D点云
近邻算法
多层感知机
计算机程序产品
处理器
编码特征
视角
语义
样本
系统为您推荐了相关专利信息
分配信息
数据异常检测方法
互联网协议IP地址
构建知识图谱
计算机可读指令
负荷历史数据
负荷预测方法
负荷预测模型
历史气象数据
灰色关联度
特征提取模块
图像编码器
图文
语义特征
网格特征提取
体积计算方法
特征提取模块
面点
激光雷达点云数据
粮仓