[发明专利]基于跨层级跨尺度跨注意力机制的目标处理方法及装置

权利要求书

1.一种基于跨层级跨尺度跨注意力机制的目标处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理目标的三维点云数据；

以不同的采样频率对所述三维点云数据进行采样，得到不同尺度的子点云集；

对每一个尺度的子点云集进行特征提取，得到每一个尺度下不同层级的层次特征；

利用跨层级跨注意力机制的模型对所述每一个尺度下不同层级的层次特征进行特征处理，得到第一点特征图；

所述跨层级跨注意力机制的模型表示为：

其中，是线性投影参数矩阵，σ表示正则化方程，f₁(·),f₂(·),f₃(·)表示线性变换函数，i为不同的尺度，i＝1,2,3；

其中，分别表示不同层次的层次特征对应的查询特征矩阵、键特征矩阵、值特征矩阵，表示对应的可学习的权重参数矩阵，表示m层次对应的层次特征，φ(·)、ψ(·)、β(·)表示线性变换；C'表示点云的通道数；m＝low,mid,high；

利用跨尺度注意力机制的模型对所有尺度下的第一点特征图进行特征处理，得到第二点特征图；

所述跨尺度注意力机制的模型表示为：

其中，代表对第i个尺度的第一点特征图进行上采样后得到的点特征图，i＝1,2,3；UP(·)表示上采样操作；MLP(·)表示共享多层感知机；表示对特征采用K最近邻插值方法上采样到与待处理目标的三维点云数据P具有相同大小的分辨率；表示第i个尺度的特征图的各点之间的关系；是三个全连接层的权重参数；σ表示正则化方程；Wⁱ分别表示第i个尺度的线性变换的系数,i＝1,2,3；D′设置为D/4，D表示输入点特征图的维度,sqrt()表示平方根；

基于所述第二点特征图，对所述待处理目标进行分类或分割，得到分类目标或分割目标。

2.根据权利要求1所述的基于跨层级跨尺度跨注意力机制的目标处理方法，其特征在于，采用最远点采样算法对所述三维点云数据进行下采样，得到不同尺度的子点云集。

3.根据权利要求1所述的基于跨层级跨尺度跨注意力机制的目标处理方法，其特征在于，采用特征金字塔网络对所述子点云集进行特征提取。

4.根据权利要求1所述的基于跨层级跨尺度跨注意力机制的目标处理方法，其特征在于，对所有尺度下的第一点特征图进行特征处理，包括：

分别对不同尺度下的所述第一点特征图进行上采样，得到不同尺度下的第一处理结果；

将所述不同尺度下的第一处理结果输入到全连接层中，得到不同尺度的第二处理结果；

利用跨尺度注意力机制的模型对所述不同尺度的第二处理结果进行特征处理，得到第二点特征图。