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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于CLIP的三维点云少样本分类方法及系统，该方法将点云数据和文本描述作为原始输入，将点云在多个角度投影获取多视图图像，将多视图图像与文本描述作为预训练模型CLIP的输入，获取多视图图像的对应文本类别，从而获取与多视图图像对应的原始点云的类别。通过可学习的投影模块获取点云的若干不同的最佳投影角度，然后通过投影角度获取点云的旋转矩阵；其次再利用透视投影的方法获取投影后的多视图二维图像，并用ResNet网络提取得到最能体现物体特征的多视图图像特征，使得分类更加简洁方便；本发明技术方案的点云少样本分类学习方法具有训练简单、通用性强等突出优点。
主权项：1.一种基于CLIP的三维点云少样本分类方法，其特征在于，包括：步骤1：利用点云分类网络PointNet对点云数据进行特征提取，并基于提取的特征获得点云角度类别张量；步骤2：将步骤1获得的点云角度类别张量转换为欧拉角度，再将欧拉角转化为旋转矩阵；步骤3：利用获得的旋转矩阵对对应的点云进行旋转，对旋转后的点云采用透视投影模块进行透视投影，获得多视图图像，采用ResNet网络提取多视图图像特征；步骤4：基于已知类别点云进行文本预设模板设置，生成已知点云文本提示；将已知类别点云文本提示和步骤3获得的多视图图像特征，输入预训练的CLIP，输出点云的预测类别；在分类前，利用点云数据样本集和对应的点云类别标签按照步骤1到步骤4进行处理，对依次串联的点云分类网络PointNet、透视投影模块以及ResNet网络的参数进行整体迭代训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于CLIP的三维点云少样本分类方法及系统
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