[发明专利]基于互补的多分支深度学习进行三维点云分类方法在审
| 申请号： | 202011426512.6 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112541535A | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 张锲石;程俊;唐梓峰;吴福祥 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 范盈 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请公开了一种基于互补的多分支深度学习进行三维点云分类方法，该方法包括：获取待标记的三维点云数据集；将该三维点云数据集进行特征分类，所述特征分类包括局部特征、全局特征以及逐点特征；将所述局部特征、所述全局特征以及所述逐点特征串联在一起。本申请提供的上述方案，利用局部特征、全局特征以及逐点特征的鲁棒性，从而使模型在现实世界的数据集上能够取得良好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 互补 分支 深度 学习 进行 三维 分类 方法 | ||
【主权项】：
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