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基于实例分割的超边掩码生成网络的分类训练方法及装置 

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申请/专利权人:浙江省测绘科学技术研究院

摘要:本发明公开了基于实例分割的超边掩码生成网络的分类训练方法及装置,首先通过计算点的常数连通分量进行几何同质分割,将点分为一个个称之为超点的点集;然后计算超点之间的特征差异,记为超边;将超边输入训练好的神经网络模型以确定该超边是否是同一几何关系,从而得到超点的聚合关系;最后,基于超点的聚合关系,将属于同一实例的超点聚合为一个物体实例,完成三维点云物体的分类。本发明降低点了点云实例分割的计算复杂度,提高了点云实例分割的精度和计算速度,同时结合查询优化机制,增强了示例分割的效果。

主权项:1.一种基于实例分割的超边掩码生成网络的分类方法,其特征在于包括如下步骤:步骤S1:获取物体三维点云数据,基于几何同质分割,对三维点云数据进行划分,得到一组点的集合,每个集合即为一个超点;步骤S2:根据超点的点集中所包含的其他点集的点,建立特征,以表达超点之间的特征差异,将该特征差异作为超边;步骤S3:基于训练好的神经网络模型进行推理,模型获取点云的超边数据,推理出超边是否构成同一实例;神经网络模型,包括特征提取模块、查询优化模块和掩码预测模块,特征提取模块对输入的超边数据进行特征提取,掩码预测模块将提取的超边特征分别乘以键矩阵和值矩阵,并结合查询矩阵,利用查询优化模块进行查询矩阵参数优化,得到新的查询矩阵;特征提取模块的中层特征分别乘以键矩阵和值矩阵后,结合新的查询矩阵,利用查询优化模块进行再次查询矩阵参数优化,得到最终的查询矩阵,掩码预测模块将超边特征经多层感知机层后与中层特征点乘,点乘后的特征再经多层感知机层后,与最终查询矩阵经多层感知机层后的输出点乘,最后经激活层得到超边关系掩码,基于超边关系掩码得到超边是否构成同一实例的结果;步骤S4:根据模型的输出,将构成同一实例的超边所连接的超点标记为同一实例,并以此进行聚合,完成三维点云的实例分割,基于实例分割得到三维点云的分类结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 浙江省测绘科学技术研究院 基于实例分割的超边掩码生成网络的分类训练方法及装置

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