[发明专利]一种为激光点云计算注意力权重的神经网络及训练方法在审
| 申请号： | 202110735754.1 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113538675A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 邓修齐;邓若愚 | 申请（专利权）人： | 同济人工智能研究院（苏州）有限公司 |
| 主分类号： | G06T17/05 | 分类号： | G06T17/05;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 王桦 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市相城区高*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种为激光点云计算注意力权重的神经网络，包括：输入层、一维卷积层、激活函数层以及输出层，输入层为1xN维的激光点云序列或能表征点云轮廓的信息，序列长度为正整数，一维卷积层的卷积核为条状，用于处理序列，激活函数层用于增强网络的非线性表征能力，提升网络对复杂数据的拟合能力，输出层为1xN维的注意力权重序列，注意力权重代入Scan‑to‑Scan或者Scan‑to‑Map的点云匹配的过程，用于降低没有区分度的特征对定位与地图构建带来的干扰。本发明的神经网络不存在全连接层，可以处理任意长度的点云序列，且注意力权重代入定位于地图构建的点云匹配的过程中，提升了算法在特征稀疏且动态变化环境中的精确度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 激光 计算 注意力 权重 神经网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
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