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公开(公告)号：CN116229060A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310009279.9
申请日：2023-01-04
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明一种基于注意力机制和稀疏张量的实时点云语义分割方法，包括以下步骤：获取点云数据，形成点云数据集，对点云数据集进行划分出测试集数据；对点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据；对预处理后的点云数据进行数据增强，得到数据增强后的点云数据，对数据增强后的点云数据集进行划分出再次处理后点云数据的训练集；建立用于语义分割的语义分割网络模型，基于经过数据增强后的点云数据的训练集对语义分割网络模型进行训练，交叉验证集对对语义分割网络模型进行评估，得到训练后的语义分割网络模型；基于测试集数据，采用训练后的语义分割网络模型，实现点云数据的语义分割。该方法实现了在低算力平台上的实时运算以及较好的预测精度。
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