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申请/专利权人：浙江有鹿机器人科技有限公司
摘要：本发明公开了一种使用涂鸦标注的高效语义场景补全方法及系统，包括：通过车载摄像设备获取道路图像信息；通过涂鸦标注构建具有几何感知的自动标注器，所述自动标注器包括教师标注器和学生标注器：教师标注器得到教师标注器预测，学生标注器从教师标注器获取几何结构并对几何结构进行处理生成学生标注器预测并得到涂鸦标注；将学生标注器提供的伪标签以全监督的方式训练在线语义场景补全网络，通过使用训练过的教师标注器提取的特征，提升在线模型的性能。本发明的有益效果是：本方法标注标签的生成效率高、成本低，语义场景补全的精度提高。
主权项：1.一种使用涂鸦标注的高效语义场景补全方法，其特征在于，包括如下步骤：通过车载摄像设备获取道路图像信息；通过涂鸦标注构建具有几何感知的自动标注器，所述自动标注器包括教师标注器和学生标注器：所述教师标注器将图像信息提取特征获取生成几何结构，通过对几何结构行精细处理后得到教师标注器预测，所述学生标注器从教师标注器获取几何结构并对几何结构行稠密到稀疏的处理，得到稀疏的几何结构，通过对稀疏的几何结构行处理再次得到稠密的几何结构后生成学生标注器预测并得到涂鸦标注；将学生标注器提供的伪标签以全监督的方式训练在线语义场景补全网络，通过使用训练过的教师标注器提取的特征，提升在线模型的性能；所述学生标注器采用稀疏卷积网络（SCN）作为学生标注器的主干，以从完整的几何图形中获得体素语义预测，用于训练学生标注器的部分交叉熵损失函数用公式表示如下：其中是来自学生标注器的预测占用率信息，对非空且已标记的体素执行优化，为交叉熵损失函数，X、Y、Z为三维占用网格的长宽高，为位于坐标（i,j,k）的占用网络语义标签。
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