公开(公告)号：CN119649030A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411786945.0

申请日：2024-12-06

Applicant: 厦门大学

Inventor： 孙晓帅 ,  刘依航 ,  吴昌鲡 ,  纪家沂 ,  纪荣嵘

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/64 ,  G06V20/70 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06F18/24 ,  G06F18/22 ,  G06N3/096 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种弱监督设置下的三维指向性目标分割方法，涉及三维指向性目标分割技术领域。所述方法包括：实例提取过程：获取点云场景以及文本描述，提取场景中的3D实例，表示为实例掩码以及类别分数预测；多专家挖掘过程：通过多个专家模型从完整上下文、属性和类别三个维度的语义线索中提取信息，并分别计算目标的语义分布；多专家聚合过程：根据当前样本的特点，自动为来自更准确专家模型的输入分布赋予更大的权重，突出目标实例的同时排除干扰信息。本发明提供的一种弱监督设置下的三维指向性目标分割方法，只提供三维点云数据以及对应的指向性描述，而不提供掩码注释，从而无需耗费时间精力进行掩码注释。

公开(公告)号：CN118365659A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410796369.1

申请日：2024-06-20

Applicant: 厦门大学

Inventor： 纪荣嵘 ,  吴昌鲡 ,  孙晓帅 ,  刘依航 ,  纪家沂 ,  马祎炜

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明任务的本质在于超点特征与文本特征的跨模态对齐，由此提出了文本驱动的定位模块（TLM）；同时，设计了规则引导的弱监督（RWS）策略以精确地监督目标实例的定位以及挑选最合适的单词特征来获取最终目标掩码。在此，本发明公开了一种基于空间感知网络的三维指向性目标分割方法，提出用于端到端三维指向性目标分割的规则导向的空间感知网络（RG‑SAN），RG‑SAN由TLM和RWS策略这两个主要组件组成：由TLM定位所有实例，并迭代地改进它们的位置，以确保位置精度的持续提高；RWS策略则利用依存树规则，精确地指导核心实例的定位。这种集中的监督显著提高了对文本中空间歧义的处理能力。

公开(公告)号：CN118365659B

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410796369.1

申请日：2024-06-20

Applicant: 厦门大学

Inventor： 纪荣嵘 ,  吴昌鲡 ,  孙晓帅 ,  刘依航 ,  纪家沂 ,  马祎炜

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明任务的本质在于超点特征与文本特征的跨模态对齐，由此提出了文本驱动的定位模块（TLM）；同时，设计了规则引导的弱监督（RWS）策略以精确地监督目标实例的定位以及挑选最合适的单词特征来获取最终目标掩码。在此，本发明公开了一种基于空间感知网络的三维指向性目标分割方法，提出用于端到端三维指向性目标分割的规则导向的空间感知网络（RG‑SAN），RG‑SAN由TLM和RWS策略这两个主要组件组成：由TLM定位所有实例，并迭代地改进它们的位置，以确保位置精度的持续提高；RWS策略则利用依存树规则，精确地指导核心实例的定位。这种集中的监督显著提高了对文本中空间歧义的处理能力。