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公开(公告)号：CN111489358B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010190589.1
申请日：2020-03-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的三维点云语义分割方法，属于三维点云与模式识别领域。包括：使用三维点云训练集训练语义分割神经网络模型，标签为真实语义类别，语义分割神经网络模型包括：特征提取网络和语义分割网络；特征提取网络用于提取三维点云的全局特征和局部特征；语义分割网络用于融合点云的全局特征和局部特征，输出的特征图对应各点属于各个语义类别的概率；将待测点云输入训练好的语义分割神经网络模型，得到点云的分割结果。本发明使用局部特征提取模块对点云的多个尺度局部特征进行提取，使用通道注意提升模块提升重要特征通道的注意力，抑制不重要特征通道，使用加权重的多类别损失函数优化训练效果，提高了语义分割方法的精度。
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公开(公告)号：CN111489358A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010190589.1
申请日：2020-03-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的三维点云语义分割方法，属于三维点云与模式识别领域。包括：使用三维点云训练集训练语义分割神经网络模型，标签为真实语义类别，语义分割神经网络模型包括：特征提取网络和语义分割网络；特征提取网络用于提取三维点云的全局特征和局部特征；语义分割网络用于融合点云的全局特征和局部特征，输出的特征图对应各点属于各个语义类别的概率；将待测点云输入训练好的语义分割神经网络模型，得到点云的分割结果。本发明使用局部特征提取模块对点云的多个尺度局部特征进行提取，使用通道注意提升模块提升重要特征通道的注意力，抑制不重要特征通道，使用加权重的多类别损失函数优化训练效果，提高了语义分割方法的精度。
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公开(公告)号：CN108520114B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201810238038.0
申请日：2018-03-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种纺织布疵点检测模型及其训练方法和应用，其中训练方法包括采集样本纺织布疵点图像，建立数据集，基于YOLOv2建立纺织布疵点检测模型；在训练模型前使用维度聚类，在训练模型时，进行直接坐标预测、损失值计算、反向传播，得到当前网络权重参数；利用当前网络权重参数更新纺织布疵点检测模型的网络权重参数，然后利用训练集进行多次网络权重计算与更新，得到最优网络权重参数，即得到训练好的纺织布疵点检测模型。然后实时采集纺织布图像，利用训练好的纺织布疵点检测模型进行检测，得到纺织布图像的疵点检测结果。利用本发明的纺织布疵点检测模型进行疵点准确率高、实时性强、通用性。
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公开(公告)号：CN108520114A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810238038.0
申请日：2018-03-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种纺织布疵点检测模型及其训练方法和应用，其中训练方法包括采集样本纺织布疵点图像，建立数据集，基于YOLOv2建立纺织布疵点检测模型；在训练模型前使用维度聚类，在训练模型时，进行直接坐标预测、损失值计算、反向传播，得到当前网络权重参数；利用当前网络权重参数更新纺织布疵点检测模型的网络权重参数，然后利用训练集进行多次网络权重计算与更新，得到最优网络权重参数，即得到训练好的纺织布疵点检测模型。然后实时采集纺织布图像，利用训练好的纺织布疵点检测模型进行检测，得到纺织布图像的疵点检测结果。利用本发明的纺织布疵点检测模型进行疵点准确率高、实时性强、通用性。
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