公开(公告)号：CN119672328A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202311227805.5

申请日：2023-09-21

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 武晓东 ,  王瑞平 ,  陈熙霖

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/64 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提出一种基于合成数据辅助的点云实例分割方法和系统，本发明通过使用三维3D物体模型数据集和3D场景模型数据，生成包含有丰富物体的室内3D场景。在此基础上，通过统计在扫描场景点云时的相机轨迹，在合成场景中模拟该轨迹进行同样的扫描过程得到有标注的合成点云数据。为了能从合成点云数据中学习到语义丰富的特征表示，本发明在合成数据上进行有监督预训练，将语义分割任务作为特征学习的代理任务。本发明在预训练过程中引入无标注的真实场景数据并对其赋予伪标签来指导合成到真实数据的迁移过程。将学到的特征表示用于真实点云实例分割任务时，可以通过预训练模型包含的丰富的语义知识和物体形状知识，实现对真实数据的数据高效性。