半监督三维语义分割类分布不匹配的权重感知蒸馏方法

本申请提出一种半监督三维语义分割类分布不匹配的权重感知蒸馏方法，方法包括：获取包含第一数据和其第一标签的第一数据对以及第二数据，确定任一第二数据与所有第一数据对应的点互信息队列，然后根据点互信息队列中各点互信息的大小及其对应的第一标签，确定第二数据的第二标签及第二标签的权重，再基于第一数据对、第二数据、第二数据的第二标签及第二标签的权重，计算初始分类模型的损失值，来更新初始分类模型的参数，完成对目标分类模型的优化。通过探索表示空间中的点互信息来捕获目标实例的自适应权重和高质量伪标签，可以以最大限度地发挥未标记数据的作用并过滤未知类别，提高分类模型优化的效率和质量。