一种文本合成点云的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了文本合成点云的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括获取语义文本，对每个单词进行编码，以生成数据层；其中，所述数据层包括有对应单词数量的层数；将数据层转成时空一致性的顺序，以得到级联输出和最终输出；对级联输出进行卷积，再对卷积后的级联输出的每个横向通道取最大值，得到第一数据层；将第一数据层和最终输出通过预设的第一全连接层，按通道进行级联得到第二数据层；对第二数据层通过预设的感知单元进行处理，以得到对应的点云。从而，本发明专利技术的实施方式能够解决现有无法实现将文本合成点云的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种文本合成点云的方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种文本合成点云的方法和装置。
技术介绍
目前，文本合成图像的方法一般包括生成网络和对抗网络，其中生成网络将编码后的文本反卷积成图像，对抗网络将卷积图像和编码文本级联一个数据层，进而判定该图像是否由该文本合成。当然，也有各种改进策略，例如用多层生成网络来提升分辨率、引入注意力机制来提升精度以及引入动态存储机制来提升精度等等。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：虽然目前文本合成图像的方法较多，然而鲜有文本合成点云方法，并且从理论分析来看难于将文本合成图像的方法直接应用到点云上。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种文本合成点云的方法和装置，能够解决现有无法实现将文本合成点云的问题。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种文本合成点云的方法，包括获取语义文本，对每个单词进行编码，以生成数据层；其中，所述数据层包括有对应单词数量的层数；将数据层转成时空一致性的顺序，以得到级联输出和最终输出；对级联输出进行卷积，再对卷积后的级联输出的每个横向通道取最大值，得到第一数据层；将第一数据层和最终输出通过预设的第一全连接层，按通道进行级联得到第二数据层；对第二数据层通过预设的感知单元进行处理，以得到对应的点云。可选地，对每个单词进行编码，以生成数据层，包括：将语义文本表示为一段单词序列，以根据预设的单词库通过独热编码方法对每个单词进行编码，进而基于编码后的单词生成数据层。可选地，将数据层转成时空一致性的顺序，以得到级联输出和最终输出之后，包括：对级联输出通过预设的第二全连接层进行卷积，再通过最大池化层对卷积后的级联输出的每个横向通道取最大值，得到第一数据层；对最终输出进行条件增强。可选地，将第一数据层和最终输出通过预设的第一全连接层，按通道进行级联得到第二数据层之后，包括：对第二数据层通过预设的转置层进行处理，以将第二数据层的层数和维度进行对调。可选地，对第二数据层通过预设的感知单元进行处理，以得到对应的点云，包括：将第二数据层的每层通过预设的单层感知单元进行卷积，得到第三数据层；基于预设的多层感知单元，对第三数据层进行卷积，再将卷积后的第三数据层在点云上采样，进而得到对应的点云。另外，本专利技术还提供了一种文本合成点云的装置，包括获取模块，用于获取语义文本，对每个单词进行编码，以生成数据层；其中，所述数据层包括有对应单词数量的层数；处理模块，用于将数据层转成时空一致性的顺序，以得到级联输出和最终输出；对级联输出进行卷积，再对卷积后的级联输出的每个横向通道取最大值，得到第一数据层；将第一数据层和最终输出通过预设的第一全连接层，按通道进行级联得到第二数据层；合成模块，用于对第二数据层通过预设的感知单元进行处理，以得到对应的点云。还有，本专利技术还提供了一种文本合成点云的判别方法，包括：获取语义文本，对每个单词进行编码，以生成数据层；其中，所述数据层包括有对应单词数量的层数；将数据层转成时空一致性的顺序，以得到级联输出和最终输出；对级联输出进行卷积，再对卷积后的级联输出的每个横向通道取最大值，得到第一数据层；将第一数据层和最终输出通过预设的第一全连接层，按通道进行级联得到第二数据层，进而对第二数据层扩展n倍；其中，n为点云点数；通过将编码后的输入点云与扩展后的第二数据层级联，再对级联后的每个通道点云数据取最大值，得到第三数据层；基于预设的概率归一化层，对第三数据层计算真假概率，以判别所述的输入点云由该语义文本合成。以及，本专利技术还提供了一种文本合成点云的判别装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取语义文本，对每个单词进行编码，以生成数据层；其中，所述数据层包括有对应单词数量的层数；处理模块，用于将数据层转成时空一致性的顺序，以得到级联输出和最终输出；对级联输出进行卷积，再对卷积后的级联输出的每个横向通道取最大值，得到第一数据层；将第一数据层和最终输出通过预设的第一全连接层，按通道进行级联得到第二数据层，进而对第二数据层扩展n倍；其中，n为点云点数；判别模块，用于通过将编码后的输入点云与扩展后的第二数据层级联，再对级联后的每个通道点云数据取最大值，得到第三数据层；基于预设的概率归一化层，对第三数据层计算真假概率，以判别所述的输入点云由该语义文本合成。上述专利技术中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用获取语义文本，对每个单词进行编码，以生成数据层；其中，所述数据层包括有对应单词数量的层数；将数据层转成时空一致性的顺序，以得到级联输出和最终输出；对级联输出进行卷积，再对卷积后的级联输出的每个横向通道取最大值，得到第一数据层；将第一数据层和最终输出通过预设的第一全连接层，按通道进行级联得到第二数据层；对第二数据层通过预设的感知单元进行处理，以得到对应的点云。的技术手段，所以克服了现有无法实现将文本合成点云的技术问题，进而达到基于生成对抗网络的文本合成点云的技术效果。上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。附图说明附图用于更好地理解本专利技术，不构成对本专利技术的不当限定。其中：图1是根据本专利技术第一实施例的文本合成点云的方法的主要流程的示意图；图2是根据本专利技术第二实施例的文本合成点云的方法的主要流程的示意图；图3是根据本专利技术实施例的文本合成点云的装置的主要模块的示意图；图4是根据本专利技术第一实施例的文本合成点云的判别方法的主要流程的示意图；图5是根据本专利技术第二实施例的文本合成点云的判别方法的主要流程的示意图；图6是根据本专利技术实施例的文本合成点云的判别装置的主要模块的示意图；图7是本专利技术实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；图8是适于用来实现本专利技术实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的示范性实施例做出说明，其中包括本专利技术实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本专利技术的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。图1是根据本专利技术第一实施例的文本合成点云的方法的主要流程的示意图，如图1所示，所述文本合成点云的方法包括：步骤S101，获取语义文本，对每个单词进行编码，以生成数据层；其中，所述数据层包括有对应单词数量的层数。在一些实施例中，在生成数据层的时候，可以将语义文本表示为一段单词序列，以根据预设的单词库通过独热编码方法对每个单词进行编码，进而基于编码后的单词生成数据层。步骤S102，将数据层转成时空一致性的顺序，以得到级联输出和最终输出。在一些实施例中，在得到最终输出之后，可以对最终输出进行条件增强。步骤S103，对级联本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种文本合成点云的方法，其特征在于，包括：/n获取语义文本，对每个单词进行编码，以生成数据层；其中，所述数据层包括有对应单词数量的层数；/n将数据层转成时空一致性的顺序，以得到级联输出和最终输出；/n对级联输出进行卷积，再对卷积后的级联输出的每个横向通道取最大值，得到第一数据层；/n将第一数据层和最终输出通过预设的第一全连接层，按通道进行级联得到第二数据层；/n对第二数据层通过预设的感知单元进行处理，以得到对应的点云。/n

【技术特征摘要】
1.一种文本合成点云的方法，其特征在于，包括：
获取语义文本，对每个单词进行编码，以生成数据层；其中，所述数据层包括有对应单词数量的层数；
将数据层转成时空一致性的顺序，以得到级联输出和最终输出；
对级联输出进行卷积，再对卷积后的级联输出的每个横向通道取最大值，得到第一数据层；
将第一数据层和最终输出通过预设的第一全连接层，按通道进行级联得到第二数据层；
对第二数据层通过预设的感知单元进行处理，以得到对应的点云。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对每个单词进行编码，以生成数据层，包括：
将语义文本表示为一段单词序列，以根据预设的单词库通过独热编码方法对每个单词进行编码，进而基于编码后的单词生成数据层。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将数据层转成时空一致性的顺序，以得到级联输出和最终输出之后，包括：
对级联输出通过预设的第二全连接层进行卷积，再通过最大池化层对卷积后的级联输出的每个横向通道取最大值，得到第一数据层；
对最终输出进行条件增强。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将第一数据层和最终输出通过预设的第一全连接层，按通道进行级联得到第二数据层之后，包括：
对第二数据层通过预设的转置层进行处理，以将第二数据层的层数和维度进行对调。


5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，对第二数据层通过预设的感知单元进行处理，以得到对应的点云，包括：
将第二数据层的每层通过预设的单层感知单元进行卷积，得到第三数据层；
基于预设的多层感知单元，对第三数据层进行卷积，再将卷积后的第三数据层在点云上采样，进而得到对应的点云。


6.一种文本合成点云的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取语义文本，对每个单词进行编码，以生成数据层；其中，所述数据层包括有对应单词数量的层数；
处理模块，用于将数据层转成时空一致性的顺序，以得到级联输出和最终输出；对级联输出进行卷积，再对卷积后的级联输出的每个横向通道取最大值，得到第一数据层；将第一数据层和最...

【专利技术属性】
技术研发人员：李艳丽，杨恒，
申请(专利权)人：北京京东乾石科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11