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摘要：本发明提供基于原型对比学习的少样本点云目标检测方法和系统，包括：获取点云场景的种子点以及特征；构建点云场景的几何原型库；给每个前景点分配几何原型，并获取原始伪标签，通过原始伪标签构建正负样本对，进行几何对比学习；基于种子点以及特征在语义层面施加约束，进行语义对比学习；将几何和语义对比损失加到整体损失函数中，在后向传播中共同参与网络参数优化；使用优化后的网络进行目标检测。本发明用探索语义原型的内在特征空间，在语义层面上对特征施加约束，改进网络的语义特征提取和区分能力。在几何特征施加对比约束，创建更受约束的几何特征空间，学习原型结构意识，使其具备更加精细的局部几何信息，提升在新类别上的泛化能力。
主权项：1.一种基于原型对比学习的少样本点云目标检测方法，其特征在于，包括：获取点云场景的种子点以及其特征；构建点云场景的几何原型库；给每个所述种子点的前景点分配一个几何原型，并获取其原始伪标签，通过所述原始伪标签构建正负样本对，进行几何对比学习；基于所述种子点以及特征在语义层面施加约束，进行语义对比学习；将几何和语义对比损失加到网络整体的损失函数中，在后向传播中共同参与网络参数的优化；使用优化后的网络进行目标检测。
全文数据：
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百度查询： 上海交通大学 一种基于原型对比学习的少样本点云目标检测方法和系统
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