点云数据处理模型训练方法、装置、设备及介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115906944A(43)申请公布日2023.04.04(21)申请号202211512937.8(22)申请日2022.11.25(71)申请人京东科技控股股份有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号C座2层221室(72)发明人胡一博姚霆梅涛(74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任公司11021专利代理师郭梦雅(51)Int.Cl.G06N3/0464(2023.01)G06N3/08(2023.01)权利要求书3页说明书19页附图9页(54)发明名称点云数据处理模型训练方法、装置、设备及介质(57)摘要本公开提供了一种点云数据处理模型训练方法，可以应用于人工智能技术领域。该方法包括：将样本点云数据输入学生网络中，输出与学生网络的第一中间阶段相关的第一特征图；将样本点云数据输入教师网络中，输出与教师网络的第二中间阶段相关的第二特征图；利用目标特征图对第一特征图进行知识重构，得到第一重构特征图；基于第一重构特征图和第二特征图，确定第一损失值；以及利用第一损失值来调整学生网络的模型参数，得到目标点云数据处理模型。此外，本公开还提供了一种点云数据处理方法、点云数据处理模型训练装置、点云数据处理装置、设备和存储介质。CN115906944ACN115906944A权利要求书1/3页1.一种点云数据处理模型训练方法，包括：将样本点云数据输入学生网络中，输出与所述学生网络的第一中间阶段相关的第一特征图；将所述样本点云数据输入教师网络中，输出与所述教师网络的第二中间阶段相关的第二特征图，其中，所述第一中间阶段与所述第二中间阶段一一对应；利用目标特征图对所述第一特征图进行知识重构，得到第一重构特征图，其中，所述目标特征图与所述学生网络的目标中间阶段相关，所述目标中间阶段与所述第一中间阶段相邻；基于所述第一重构特征图和所述第二特征图，确定第一损失值；以及利用所述第一损失值来调整所述学生网络的模型参数，得到目标点云数据处理模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标特征图包括第一目标特征图和第二目标特征图；所述利用目标特征图对所述第一特征图进行知识重构，得到第一重构特征图，包括：对于第i个所述第一中间阶段，利用所述第一目标特征图对与第i个所述第一中间阶段相关的第一特征图进行知识重构，得到与第i个所述第一中间阶段相关的第二重构特征图，其中，所述第一目标特征图表征为与第i+1个所述第一中间阶段相关的第二重构特征图；以及利用所述第二目标特征图对与第i个所述第一中间阶段相关的第二重构特征图进行知识重构，得到与第i个所述第一中间阶段相关的第一重构特征图，其中，所述第二目标特征图表征为与第i‑1个所述第一中间阶段相关的第一重构特征图；其中，所述i为小于或等于N的正整数，所述N表征为所述学生网络的第一中间阶段的数量。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对于第i个所述第一中间阶段，利用所述第一目标特征图对与第i个所述第一中间阶段相关的第一特征图进行知识重构，得到与第i个所述第一中间阶段相关的第二重构特征图，包括：对于第i个所述第一中间阶段，在所述i小于所述N的情况下，对所述第一目标特征图进行上采样处理，得到第一采样特征图；利用第一卷积网络处理与第i个所述第一中间阶段相关的第一特征图，得到第三特征图；将所述第一采样特征图和所述第三特征图进行连接，得到第四特征图；利用第二卷积网络处理所述第四特征图，得到第一权重矩阵；以及基于所述第一权重矩阵、所述第一目标特征图和与第i个所述第一中间阶段相关的第一特征图，确定与第i个所述第一中间阶段相关的第二重构特征图。4.根据权利要求3所述的方法，还包括：在所述i等于所述N的情况下，利用第三卷积网络处理与第i个所述第一中间阶段相关的第一特征图，得到与第i个所述第一中间阶段相关的第二重构特征图。5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用所述第二目标特征图对与第i个所述第一中间阶段相关的第二重构特征图进行知识重构，得到与第i个所述第一中间阶段相关的第一重构特征图，包括：2CN115906944A权利要求书2/3页在所述i大于1的情况下，对所述第二目标特征图进行下采样处理，得到第二采样特征图；利用第四卷积网络处理与第i个所述第一中间阶段相关的第二重构特征图，得到第五特征图；将所述第二采样特征图和所述第五特征图进行连接，得到第六特征图；利用第五卷积网络处理所述第六特征图，得到第二权重矩阵；以及基于所述第二权重矩阵、所述第二目标特征图和与第i个所述第一中间阶段相关的第二重构特征图，确定与第i个所述第一中间阶段相关的第一重构特征图。6.根据权利要求5所述的方法，还包括：在所述i等于1的情况下，利用第六卷积网络处理与第i个所述第一中