[发明专利]一种半监督三维点云目标检测方法有效
| 申请号： | 202110652497.5 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113536920B | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 宋梁;曾新华;李蓝建;张冠华;蒋林华;胡兴;商慧亮 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/194;G06T7/73 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 王洁平 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种半监督三维点云目标检测方法。其包括如下步骤：（1）对输入教师模型和学生模型的点云进行随机下采样，教师模型的随机下采样数据作为教师模型的输入；（2）将学生模型的随机下采样数据经过随机变换，作为学生模型的输入；（3）训练学生模型时使用标签数据同步训练教师模型，每一次迭代后将训练好的学生模型作为教师模型进一步训练，通过教师网络对无标签的数据进行挖掘，得到伪标签用于指导学生网络的学习，获得三维点云目标检测结果。本发明可以减少三维目标检测深度学习模型对数据标签的依赖，降低数据标注的成本；使用部分标签就达到同样模型使用100%标签的精度；本实验模型泛化能力强，能够用到多种深度学习模型中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 三维 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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