龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：厦门大学
摘要：本发明公开了一种基于三维高斯场景的开放词汇语义分割方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。首先训练不含有语义信息的三维高斯场景，然后对数据集的图片进行预处理，提取出语义特征图；然后利用语义特征图，在三维高斯场景中训练场景的开放词汇语义特征，输出每一个视角下的图片对应的预测特征图；训练完成后，将语义分割视作二分类，引入可优化的语义空间超平面，利用RES模型的预测结果来微调可优化的语义空间超平面，输出语义分割结果。本发明提供的一种基于三维高斯场景的开放词汇语义分割方法及装置，提出可优化的语义空间超平面方法，不需要基于经验设定的像素—文本相似度的阈值，又能实现相似度阈值的动态调整与更精确的分割效果。
主权项：1.一种基于三维高斯场景的开放词汇语义分割方法，其特征在于，包括：步骤1、场景与图像预处理过程：利用包含相机位姿的数据集训练不含有语义的三维高斯场景，同时对数据集的图片进行预处理，提取出每一张图片对应的语义特征图，然后将语义特征图中的每个像素进行K均值聚类，将聚类结果作为可训练的特征聚类码本的初始值；步骤2、三维高斯场景的语义训练过程：利用提取出的语义特征图，在不含有语义的三维高斯场景中训练场景的开放词汇语义特征，在训练过程中输出每一个视角下的图片对应的预测特征图，根据预测特征图与语义特征图构造损失函数训练三维高斯场景的语义场，所述三维高斯场景的语义场包括嵌入低维特征的三维高斯场景、特征解码器以及可训练的特征聚类码本；步骤3、语义分割过程：利用训练完成的三维高斯场景的语义场执行语义分割任务，将语义分割视作二分类任务，引入可优化的语义空间超平面，根据用户提供的任意文本描述与相机视角，利用引用表达分割模型的预测结果来微调可优化的语义空间超平面，输出语义分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种基于三维高斯场景的开放词汇语义分割方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号