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申请/专利权人：上海人工智能创新中心
摘要：本发明公开一种用于点云全景分割的系统，其包括可学习卷积核以及第一神经网络结构，其中可学习卷积核可通过第一神经网络结构动态地适应点云数据，并进行一对一地预测对象。
主权项：1.一种用于点云全景分割的系统，其特征在于，包括可学习卷积核以及第一神经网络结构，其中所述第一神经网络结构包括：加权平均层，所述可学习卷积核被配置为可通过所述加权平均层动态地适应点云特征，所述加权平均层包括多个多层感知器，所述多个多层感知器被配置为计算所述可学习卷积核与点云特征加权平均运算的权重值，包括：将所述点云特征分别输入第一多层感知器及第二多层感知器，以得到第一点云特征投影向量及第二点云特征投影向量；将所述可学习卷积核分别输入第一多层感知器及第二多层感知器，以得到第一可学习卷积核投影特征向量及第二可学习卷积核投影特征向量；计算所述第二点云特征投影向量与第二可学习卷积核投影特征向量的哈达玛积；将所述哈达玛积分别输入第三多层感知器及第四多层感知器，以得到可学习卷积核权重以及点云特征权重；以及基于所述点云特征权重以及可学习卷积核权重，对所述第一点云特征投影向量与第一可学习卷积核投影特征向量进行加权平均，得到加权平均后的可学习卷积核，完成对输入数据的动态适应；自注意力层；以及前馈网络层，所述自注意力层以及前馈网络层被配置为构建所述可学习卷积核的全局关系，以使得所述可学习卷积核与预测对象一一对应。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海人工智能创新中心 一种用于点云全景分割的系统及方法
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