【技术实现步骤摘要】
本申请属于点云语义分割，尤其涉及一种小样本点云语义分割方法、网络及存储介质和处理器。
技术介绍
1、目前的小样本点云语义分割技术主要利用带标注的支持集数据的原型特征对查询集数据进行标签传播以得到相应的点云标签，但因为标注数据的数量较少，支持集数据与查询集数据存在偏差，因此单纯利用支持集数据得到的决策边界难以在查询集数据上实现准确的分割。现有技术存在不足。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种小样本点云语义分割方法、网络及存储介质和处理器，通过灵活配合次级用户所赋予的多重功能并调控相应的系统资源，为认知系统的信息安全场景推导可达速率区域，解决授权用户与认知用户建立安全共存关系的技术问题。
2、一方面，本申请提供了一种小样本点云语义分割方法，包括下述步骤：
3、s1.将支持集点云和查询集点云输入特征提取器得到相应的支持集特征和查询集特征；
4、s2.将所述支持集特征和所述查询集特征输入原型扩增模块以获得扩增的多原型；
5、s3.将所述扩增的...
【技术保护点】
1.一种小样本点云语义分割方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.如权利要求1所述的语义分割方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的语义分割方法，其特征在于，所述特征聚合包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的语义分割方法，其特征在于，所述特征校准模块通过两个共享的残差交叉注意力模块实现所述多原型的信息与所述查询集特征之间的信息流通，进而输出所述校准原型特征和所述校准查询特征。
5.如权利要求4所述的语义分割方法，其特征在于，所述残差交叉注意力模块通过三个卷积核得到注意力特征和查询向量特征，并采用...
【技术特征摘要】
1.一种小样本点云语义分割方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.如权利要求1所述的语义分割方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的语义分割方法，其特征在于，所述特征聚合包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的语义分割方法，其特征在于，所述特征校准模块通过两个共享的残差交叉注意力模块实现所述多原型的信息与所述查询集特征之间的信息流通，进而输出所述校准原型特征和所述校准查询特征。
5.如权利要求4所述的语义分割方法，其特征在于，所述残差交叉注意力模块通过三个卷积核得到注意力特征和查询向量特征，并采用注意力机制提取输入特征之间的关系矩阵，利用查询向量实现通道信息的提取。
6.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：王体超，郝富生，程俊，张锲石，吴福祥，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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