[发明专利]一种基于大规模场景三维模型精细语义标注方法在审
| 申请号： | 202011011807.7 | 申请日： | 2020-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN112348972A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 何娇;王江安 | 申请（专利权）人： | 陕西土豆数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T19/20 | 分类号： | G06T19/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710075 陕西省西安市雁塔区*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大规模场景三维模型精细语义标注方法，在主动学习(Active Learning)框架下迭代执行以下几个步骤，S1使用不断扩大的带标记图像集对CNN进行语义分割网络训练；S2利用标定后的摄像机参数将所有图像中的像素标签反投影到三维网格模型上；S3以融合后的语义三维模型作为监督者；S4训练‑融合‑选择过程将不断进行，直到模型的标签变得稳定，即在先前和当前迭代中同一面片具有不同标签的百分比低于阈值，η本发明可用于对由图像重建的大规模场景三维模型进行精细标记，所提出的方法使用有限的人工，同时还可保证模型的语义标注的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 大规模 场景 三维 模型 精细 语义 标注 方法 | ||
【主权项】：
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