[发明专利]一种基于轻量级神经网络的大规模点云语义分割方法在审
| 申请号： | 202110933646.5 | 申请日： | 2021-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN113627440A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 罗明星;张冉 | 申请（专利权）人： | 张冉 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610031 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量级神经网络的大规模点云语义分割方法。方法主体是语义分割神经网络模型，它包括特征提取网络和特征传播网络。特征提取网络用于提取三维点云的全局特征和局部特征，而特征传播网络将特征传播到原始点，输出的特征图对应各点属于各个语义类别的概率。本发明在局部非局部模块中设计了一个非局部模块，增强了局部模块的特征学习，并使用焦点损失函数更新网络权重参数，在训练过程中自动降低简单样本的权重，快速将模型集中在困难样本上。在性能上，本发明大大减少训练时间和内存空间，同时具有很高的点云语义分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量级 神经网络 大规模 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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