[发明专利]一种基于多模态联合学习的跨域点云语义分割方法有效
| 申请号： | 202110457258.4 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113239749B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 雷印杰;彭铎 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 610065 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多模态联合学习的跨域点云语义分割方法，属于计算机视觉技术领域，按步骤将源域的2D图像和3D点云分别送至2D和3D神经网络中提取特征，再将源域2D特征与3D特征送入跨模态特征互学习模块，将目标域的2D图像和3D点云分别送至2D和3D神经网络中提取特征；将目标域2D特征与3D特征送入跨模态特征互学习模块；将源域的输出特征送入分类器，并将分类结果与标签值计算损失，最后依据损失值训练网络；保存训练模型，即可得应用于目标域场景进行语义分割，本发明利用多模态数据集之间的联合学习，同时设计“稀疏到稠密”的特征匹配结构，实现两种异构特征之间充分的信息交换，以提升网络的跨域分割性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 联合 学习 跨域点云 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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