【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于多模态对比学习的无标签点云分类方法，属于点云分类。
技术介绍
1、随着三维扫描技术和传感器的发展，点云数据在自动驾驶、机器人导航和3d重建等领域得到了广泛应用。然而，点云数据的获取往往受到传感器种类、环境条件和数据采集方式的影响，导致不同数据集之间存在显著的域间差异。这种差异会影响深度学习模型的泛化能力，使得在一个数据集上训练的模型在另一个数据集上表现不佳。因此，如何在不同数据分布之间实现模型的有效迁移，成为了当前研究的一个重要课题。
2、当我们已经在一个区域的环境中训练好了一个点云分类模型，能够准确识别该区域中的建筑、道路、车辆等物体。但如果我们直接将这个训练好的模型应用于另一个区域时，由于两个区域的环境风格不同，即特征分布的不同，模型的性能通常会出现显著的下降，并不能准确识别另一个区域中的建筑、道路、车辆等物体，称之为域偏移。为了缓解这个问题，域自适应受到了越来越多的关注。
3、域自适应是一种在不同但相关的源域和目标域之间进行知识迁移的方法，旨在减少域间差异，从而提升模型在目标域上的性能...
【技术保护点】
1.一种基于多模态对比学习的无标签点云分类方法，其特征是，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态对比学习的无标签点云分类方法，其特征是，所述特征处理包括：
3.根据权利要求2所述的基于多模态对比学习的无标签点云分类方法，其特征是，所述数据增强，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于多模态对比学习的无标签点云分类方法，其特征是，所述非均匀密度模拟，包括如下步骤：
5.根据权利要求3所述的基于多模态对比学习的无标签点云分类方法，其特征是，所述裁剪处理，包括如下步骤：
6.根据权利要求2所述的基于多模态对...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态对比学习的无标签点云分类方法，其特征是，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态对比学习的无标签点云分类方法，其特征是，所述特征处理包括：
3.根据权利要求2所述的基于多模态对比学习的无标签点云分类方法，其特征是，所述数据增强，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于多模态对比学习的无标签点云分类方法，其特征是，所述非均匀密度模拟，包括如下步骤：
5.根据权利要求3所述的基于多模态对比学习的无标签点云分类方法，其特征是，所述裁剪处理，包括如下步骤：
6.根据权利要求2所述的基于多模态对比学习的无标签点云分类方法，其特征是，所...
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