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公开(公告)号：CN116543153B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202310497117.4
申请日：2023-05-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于点云数据处理领域，具体涉及一种基于选点主动学习的半监督点云语义分割方法；所述分割方法包括获取目标点云数据；将所述目标点云数据输入到训练完成的点云语义分割神经网络中，输出目标点云数据的分割结果；通过半监督训练点云语义分割神经网络减轻了点云数据的标记成本；通过主动学习选点，从未标记的点云数据集中通过特定的采样策略进行不确定的点选取，这样选取出的点云数据是重要且含有丰富信息的并且还可以是非冗余的。能够提升半监督学习的效果和模型的能力，最终提升了三维点云数据的分割性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116543206A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310497177.6
申请日：2023-05-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及点云数据处理领域，尤其涉及一种点云样本选择方法、装置及计算机设备。所述方法包括获取多个待标注点云样本；将所述多个待标注点云样本输入到预训练的神经网络模型中进行分类检测，以得到每一待标注点云样本分类得分概率最高和次高的所属类别；计算待标注点云样本的最小边际分数和上下文不确定性得分；将最小边际分数和上下文不确定得分加权求和后作为待标注点云样本的不确定结果；根据待标注点云样本的不确定结果，确定目标标注点云样本。
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公开(公告)号：CN118351238A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410446771.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于增强现实、虚拟现实、计算机视觉领域，涉及一种面向三维服装的可控参数模型构建方法，包括：获取SMPL模型并制作服装模板；将上衣模板转换为可开合的上衣模板；将服装模板与数据集进行配准，得到配准模板及其形状参数和姿态参数；根据形状参数和姿态参数将配准模板转换为标准姿态下的服装模板，并对其进行PCA计算，得到标准姿态下的PCA服装模板；利用预训练的蒙皮权重网络预测模板的蒙皮权重，根据SMPL模板的关节点、配准模板的姿态参数以及标准姿态下的PCA服装模板的蒙皮权重得到三维服装模型；本发明的三维服装模型将前开型与前闭型服装统一用同一的可控参数模型表示，提高了建模以及配准的可操纵性。
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公开(公告)号：CN116543153A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310497117.4
申请日：2023-05-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于点云数据处理领域，具体涉及一种基于选点主动学习的半监督点云语义分割方法；所述分割方法包括获取目标点云数据；将所述目标点云数据输入到训练完成的点云语义分割神经网络中，输出目标点云数据的分割结果；通过半监督训练点云语义分割神经网络减轻了点云数据的标记成本；通过主动学习选点，从未标记的点云数据集中通过特定的采样策略进行不确定的点选取，这样选取出的点云数据是重要且含有丰富信息的并且还可以是非冗余的。能够提升半监督学习的效果和模型的能力，最终提升了三维点云数据的分割性能。
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公开(公告)号：CN118351239A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410449279.5
申请日：2024-04-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于增强现实、虚拟现实、计算机视觉领域，涉及一种基于单张图像的高质量三维服装生成方法，包括：获取图像，将图像输入训练好的三维服装生成模型，得到位移贴图和粗糙服装网格；根据位移贴图和粗糙服装网格得到细节三维服装网格；三维服装生成模型包括：粗糙网络和细节网络；本发明根据粗糙网络采用显式的方法对服装模型进行建模，能够从单张图片中建模出粗糙的服装网格，并且本发明根据不同的服装类型选择不同的服装解码器，并且在损失函数中加入中线的损失，使得在应对前开式服装时，本发明的粗糙网络在建模粗糙服装网格时更具有鲁棒性；本发明通过在二维层面预测位移贴图来在粗糙的服装网格中添加细节，提高了细节建立的准确性。
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公开(公告)号：CN118334090A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410435939.4
申请日：2024-04-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于增强现实、虚拟现实、计算机视觉领域，涉及面向三维服装模型的非刚性配准方法，包括：获取原始扫描数据和SMPL模型，利用原始扫描数据对SMPL模型进行初步整体配准，得到初步人体配准模型及其形状参数和姿态参数；根据SMPL模型制作服装模板；根据分割标签选择服装模板，根据形状和姿态参数对选择的服装模板进行形变，得到初始服装模板；根据扫描网格采用拉普拉斯变换约束的最小二乘法对初始服装模板进行配准，得到服装配准模型；本发明在衬衫模板中引入中线和锚点，以适应不同状态的上半身衣物，确保了对开胸衬衫等服装的准确配准；对于闭合式服装，本发明根据软约束以最小化中间间隙的左右距离差异，确保更准确的配准结果。
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