公开(公告)号：CN119360021A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411459468.7

申请日：2024-10-18

Applicant: 南京工业职业技术大学

Inventor： 杜安安 ,  王艺菲 ,  苗吉祥 ,  逄淑超 ,  顾翔 ,  马燕芹

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种非参数化表示学习的大规模点云语义分割网络：包括多个堆叠的编码层和多个堆叠的解码层；所述编码层中，输入的点云先经下采样，并收集各采样点的相邻点；之后分别使用非参数编码模块和非参数注意力模块，提取各采样点及其相邻点的位置特征和语义特征；各点的位置特征与语义特征做连接操作后，再通过特征聚合模块将各相邻点的特征融合到各自对应的采样点中；所述解码层中，包括上采样和多层感知机。本发明中分别用非参数编码模块和非参数注意力模块以无参的形式提取位置信息和高维语义信息，在保证语义分割高精度的同时提高了整体计算效率和存储效率，具有良好的实际应用能力。