一种基于多模态联合学习的跨域点云语义分割方法.pdfVIP

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2023-06-16 发布于四川
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一种基于多模态联合学习的跨域点云语义分割方法.pdf

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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“

(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113239749 B (45)授权公告日 2023.04.07 (21)申请号 202110457258.4 G06V 10/82 (2022.01)