基于深度学习的时序点云数据增强方法.pdfVIP

下载本文档

1
0
约2.32万字
约 14页
2023-05-07 发布于四川
举报
版权申诉

基于深度学习的时序点云数据增强方法.pdf

1、本文档共14页，其中可免费阅读13页，需付费10金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明公开了一种基于深度学习的时序点云数据增强方法，包括：1)按采集的时间顺序对点云进行排序；2)抽取k个点云作为原始样本，并指定网络的总共迭代次数为T，网络包含增强器和分类器；3)将原始样本输入到增强器中进行数据增强，得到增强样本；4)将原始样本与增强样本输入到分类器中，利用分类器的分类结果得到分类损失值与增强损失值；5)利用分类损失值与增强损失值，采用反向传播算法更新增强器与分类器的参数，若网络的迭代次数t小于网络的总共迭代次数T，则跳转至步骤2)，否则终止训练，得到最终的分类器参数。本发明

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114373108 A (43)申请公布日 2022.04.19 (21)申请号 202111666209.8 G06N 3/04 (2006.01)