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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明涉及一种基于聚类思想的弱监督室内点云语义分割方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：获取室内点云数据并利用点云特征提取器提取多尺度室内点云特征；利用注意力机制设计查询模块与分组模块，构建聚类查询块和语义类别聚类查询块；使用多个聚类查询块和语义类别聚类查询块堆叠形成聚类查询网络，构建具有层次聚类结构的室内点云语义分割模型；使用手工设计的聚类中心约束引导模型学习全局语义信息，在弱监督的情况下训练室内点云语义分割模型；将待检测的室内场景点云输入训练好的室内点云语义分割模型中，得到预测的室内点云分割结果。与现有技术相比，本发明具有训练所需数据的标注量低、分割精度高、标注需求低、推理速度快等优点。
主权项：1.一种基于聚类思想的弱监督室内点云语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取室内点云数据并利用基于Transformer模型的点云特征提取器提取多尺度室内点云特征；步骤2：利用注意力机制设计查询模块与分组模块，构建聚类查询块和语义类别聚类查询块；步骤3：使用多个聚类查询块和语义类别聚类查询块堆叠形成聚类查询网络，构建具有层次聚类结构的室内点云语义分割模型；步骤4：使用手工设计的聚类中心约束引导模型学习全局语义信息，在弱监督的情况下训练室内点云语义分割模型；步骤5：将待检测的室内场景点云输入训练好的室内点云语义分割模型中，得到预测的室内点云分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 基于聚类思想的弱监督室内点云语义分割方法、装置及介质
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