数据处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取三维对象对应的源数据；基于源数据，获取源数据对应的具有树形结构的多个层级的节点的第一几何特征，其中，不同层级的节点对应三维对象的三维空间中不同的空间；基于获取的多个节点的第一几何特征，确定多个节点中的目标节点，通过对目标节点的特征表示进行解码得到目标节点下的各子节点对应的第二几何特征；基于解码得到的各节点对应的第二几何特征进行三维对象的处理，得到对应的处理结果。基于本申请的方案，能够有效提高三维对象几何特征的提取效率及准确性，更好的满足了三维对象所对应的数据处理需求，提高了处理效率及效果。率及效果。率及效果。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机、人工智能、游戏
，具体的，本申请涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]研究高效的几何三维表征(也可以称为3D表征、几何特征、几何形状特征、几何表征、几何形状表征等)是计算机视觉和计算机图形学的核心任务之一，涉及从上层应用程序(例如，场景理解、物体识别、物体分类等)到各种底层任务(包括对3D(three
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dimensional，三维)形状重建，插值和操作等)。
[0003]为了适应各种应用场景，3D表征的研究也一直是技术人员研究的热点，虽然目前已存在多种3D表征的学习方法，比如，点云和体素的表示方式、基于网格的学习方法、最近出现的基于神经隐式函数的学习方法等，但是研究发现现有各种方式所学习到的3D表征在实际应用中的效果仍不够理想，3D表征的学习仍有待改进。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的旨在提供一种能够有效改善现有三维对象处理效果及效率的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，该方法包括：
[0006]获取三维对象对应的源数据；
[0007]基于上述源数据，获取该源数据对应的多个节点的第一几何特征，该多个节点包括具有树形结构的多个层级的节点，其中，不同层级的节点对应三维对象的三维空间中不同的空间，对于多个节点中的任一父节点，该父节点的第一几何特征是基于该节点的各子节点的第一结构特征和第一几何特征得到的，一个节点的第一结构特征表征了该节点对应的空间中包含的三维对象的表面结构相对于三维对象的整体表面的占用情况；
[0008]基于获取的多个节点的第一几何特征，确定上述多个节点中的目标节点，并通过对目标节点的第一几何特征进行解码得到目标节点下的各子节点对应的第二几何特征；
[0009]基于解码得到的各节点对应的第二几何特征进行三维对象的处理，得到对应的处理结果。
[0010]可选的，上述源数据可以包括用于识别三维对象的数据、用于构建三维对象的数据或用于对三维对象进行分类的数据中的至少一种。
[0011]可选的，上述源数据可以包括二维数据或三维数据中的至少一种。
[0012]可选的，上述源数据包括以下至少一项：
[0013]三维对象对应的点云数据；三维对象的二维图像；三维对象对应的网格数据。
[0014]可选的，基于解码得到的各节点对应的第二几何特征进行三维对象的处理，得到对应的处理结果，包括以下任一项：
[0015]基于解码得到的各节点对应的第二几何特征，构建三维对象的三维图像；
[0016]基于解码得到的各节点对应的第二几何特征，识别三维对象，得到三维对象的识别结果；
[0017]基于解码得到的各节点对应的第二几何特征，确定三维对象的类别。
[0018]其中，构建三维对象的三维图像包括重建三维对象的三维图像或修复三维对象的三维图像。
[0019]另一方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，该装置包括数据获取模块和数据处理模块，其中：数据获取模块用于获取三维对象的源数据；数据处理模块用于执行以下操作：
[0020]基于上述源数据，获取源数据对应的多个节点的第一几何特征，多个节点包括具有树形结构的多个层级的节点，其中，不同层级的节点对应三维对象的三维空间中不同的空间，对于多个节点中的任一父节点，该父节点的第一几何特征是基于该节点的各子节点的第一结构特征和第一几何特征得到的，一个节点的第一结构特征表征了该节点对应的空间中包含的三维对象的表面结构相对于三维对象的整体表面的占用情况；基于获取的多个节点的第一几何特征，确定多个节点中的目标节点，并通过对目标节点的第一几何特征进行解码得到目标节点下的各子节点对应的第二几何特征；基于解码得到的各节点对应的第二几何特征进行所述三维对象的处理，得到对应的处理结果。
[0021]另一方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器在运行所述计算机程序时执行本申请任一可选实施例中提供的数据处理方法。
[0022]另一方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序在被处理器运行时，处理器执行本申请任一可选实施例中提供的数据处理方法。
[0023]再一方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，当其在计算机设备上运行时，是的计算机设备执行本申请所提供的任一可选实施方法。该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行本申请任一可选实施方式中提供的数据处理方法。
[0024]本申请提供的技术方案带来的有益效果是：在基于三维对象对应的源数据获取该三维对象对应的几何三维表征(即上述第二几何特征)时，用于得到该表征的各节点对应的第一几何特征中融合了三维对象表面结构的结构信息(即上述第一结构特征)，对于一个节点而言，其所对应的空间内的表面的结构特征可以表征该表面对于三维对象整体表面的重要性(即占用情况，如表面占用率)，因此，基于这该结构信息能够可以只对三维对象对应的各节点中的重要节点进行进一步解码，从而可以在解码得到包含了丰富结构语义信息的节点的几何特征的同时，有效减少了数据处理量，从而可以根据解码得到的各节点的几何特征实现对三维对象的高效且精准的处理。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0026]图1为本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
[0027]图2a为本申请实施例提供的一种模型的训练阶段的原理示意图；
[0028]图2b为本申请实施例提供的一种模型应用阶段的原理示意图；
[0029]图3为本申请一示例中提供的一种三维对象对应的八叉树结构的示意图；
[0030]图4为本申请实施例提供的一种分层次编码器和解码器的工作原理示意图；
[0031]图5本申请实施例提供的一种编码器结构的示意图；
[0032]图6示出了本申请实施例提供的一种解码器结构的示意图；
[0033]图7为本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
[0034]图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0035]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本专利技术的限制。
[0036]本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：获取三维对象对应的源数据；基于所述源数据，获取所述源数据对应的多个节点的第一几何特征，所述多个节点包括具有树形结构的多个层级的节点，其中，不同层级的节点对应所述三维对象的三维空间中不同的空间，对于所述多个节点中的任一父节点，所述父节点的第一几何特征是基于该节点的各子节点的第一结构特征和第一几何特征得到的，一个节点的第一结构特征，表征了该节点对应的空间中包含的三维对象的表面结构相对于所述三维对象的整体表面的占用情况；基于获取的多个节点的第一几何特征，确定所述多个节点中的目标节点，并通过对所述目标节点的第一几何特征进行解码得到所述目标节点下的各子节点对应的第二几何特征；基于解码得到的各节点对应的第二几何特征进行所述三维对象的处理，得到对应的处理结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述源数据包括以下至少一项：点云数据；二维图像；网格数据；所述基于解码得到的各节点对应的第二几何特征进行所述三维对象的处理，得到对应的处理结果，包括以下任一项：基于解码得到的各节点对应的第二几何特征，构建所述三维对象的三维图像；基于解码得到的各节点对应的第二几何特征，识别所述三维对象，得到所述三维对象的识别结果；基于解码得到的各节点对应的第二几何特征，确定所述三维对象的类别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于解码得到的各节点对应的第二几何特征，构建所述三维对象的三维图像，包括：获取查询点数据集，所述查询点数据集中包括多个待查询点的三维位置信息；基于解码得到的各节点对应的第二几何特征和各所述待查询点的三维位置信息，确定各所述待查询点与解码得到的各节点对应的空间中所包含的表面结构的位置关系；基于确定出的各所述待查询点所对应的位置关系，构建所述三维对象的三维图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，一个节点的第一结构特征还表征了该节点对应的空间中包含的三维对象的表面结构的几何形状复杂度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于获取的多个节点的第一几何特征，确定所述多个节点中的目标节点，并通过对所述目标节点的第一几何特征进行解码得到所述目标节点下的各子节点对应的第二几何特征，是按照所述多个节点对应的层级由高到低的顺序，将所述多个节点中的根节点作为初始的待处理节点，通过重复执行以下操作实现的：基于当前待处理节点的第一几何特征，解码得到该节点的各子节点的隐式特征；对于每个所述子节点，基于该子节点对应的隐式特征，解码得到该子节点对应的第二结构特征；基于各所述子节点的第二结构特征，确定出所述各子节点中的目标子节点；基于每个所述子节点的隐式特征，解码得到每个所述子节点对应的第二几何特征；
将各所述目标子节点分别作为新的待处理节点；其中，确定出的所述多个节点中的目标节点包括所述根节点和各所述目标子节点。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对于一个节点，所述第二结构特征包括第一特征值和第二特征值，所述第一特征值表征了该节点对应的占用情况，所述占用情况为节点对应的空间中是否包含了所述三维对象的表面结构，所述第二特征值表征了该节点对应的空间中包含的所述三维对象的表面结构的几何形状复杂度；所述基于各所述子节点的第二结构特征，确定出所述各子节点中的目标子节点，包括：对于一个所述子节点，若基于该子节点的第一特征值确定该节点所对应空间中包含所述三维对象的表面结构，且基于该子节点对应的所述第二特征值确定所述表面结构的几何形状复杂度表征对应的空间需要再划分，则将该子节点确定为目标子节点。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于获取的多个节点的第一几何特征，确定所述多个节点中的目标节点，并通过对所述目标节点的第一几何特征进行解码得到所述目标节点下的各子节点对应的第二几何特征是通过解码模型实现的，所述解码模型是通过以下方式训练得到的：获取训练数据集，其中，所述训练数据集的每个样本包括一个三维形状和对应的训练标签，所述训练标签与所述三维对象的处理方式相对应；构建每个所述三维形状对应的八叉树结构，并获取所述八叉树结构的各样本节点对应的节点数据，对于每个样本节点，所述节点数据包括样本节点对应的空间的体素化数据和所述样本节点对应的第一结构特征；基于各所述样本对应的节点数据和训练标签对神经网络模型进行训练，其中，所述神经网络模型包括级联的编码模块和解码模块，所述解码模块包括第一解码模块，将训练好的所述解码模块作为所述解码模型；其中，对于一个所述样本，所述编码模块的输入包括样本对应的节点数据，输出为各样本节点对...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷俊，汤嘉恒，杨洁，高林，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：