[发明专利]一种基于深度学习的三维点云语义分割方法有效
| 申请号： | 202010190589.1 | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111489358B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 孙志刚;江湧;邓世恒;肖力;王卓 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的三维点云语义分割方法，属于三维点云与模式识别领域。包括：使用三维点云训练集训练语义分割神经网络模型，标签为真实语义类别，语义分割神经网络模型包括：特征提取网络和语义分割网络；特征提取网络用于提取三维点云的全局特征和局部特征；语义分割网络用于融合点云的全局特征和局部特征，输出的特征图对应各点属于各个语义类别的概率；将待测点云输入训练好的语义分割神经网络模型，得到点云的分割结果。本发明使用局部特征提取模块对点云的多个尺度局部特征进行提取，使用通道注意提升模块提升重要特征通道的注意力，抑制不重要特征通道，使用加权重的多类别损失函数优化训练效果，提高了语义分割方法的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 三维 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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