【技术实现步骤摘要】
点云数据处理模型训练方法、装置、设备及介质
[0001]本公开涉及人工智能
，更具体地，涉及一种点云数据处理模型训练方法、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、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着三维传感技术的发展，点云数据被广泛应用于自动驾驶、机器人抓取等诸多领域。深度神经网络作为三维点云分析的主流解决方案，在点云数据处理方面表现出了良好的性能。
[0003]在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现相关技术中至少存在如下问题：相关技术中用于处理点云数据的神经网络的计算开销较大，难以直接应用于计算资源有限的终端设备。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本公开提供了一种点云数据处理模型训练方法、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、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
[0005]本公开的一个方面提供了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，输出与上述学生网络的第一中间阶段相关的第一特征图；将上述样本点...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
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
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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：
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个所述第一中间阶段相关的第二重构特征图，得到与第i个所述中间阶段相关的第一重构特征图。...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡一博，姚霆，梅涛，
申请(专利权)人：京东科技控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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