威米公佈基於融合圖卷積神經網路的圖像融合點雲語義分割

(SeaPRwire) –   北京,2024年1月05日 – WiMi Hologram Cloud Inc.(NASDAQ:WIMI)(“WiMi”或”公司”)是一家領先的全球式三維立體投影增強實境(Augmented Reality,AR)技術提供商,今天宣佈了一種基於融合圖卷積神經網路的圖像融合點雲語意分割方法,旨在利用圖像和點雲數據的不同信息來提高語意分割的準確性和效率。點雲數據非常有效地代表物體的幾何結構和結構,而圖像數據包含豐富的顏色和紋理信息。融合這兩種數據可以同時利用它們的優勢,並提供更全面信息進行語意分割。

融合圖卷積神經網路(FGCN)是一種有效的深度學習模型,可以同時高效地處理圖像和點雲數據,並有效地處理不同解析度和尺度的圖像特徵進行有效的特徵提取和圖像分割。FGCN能夠更有效地利用多模數據,通過提取圖像和點雲雙模數據中的每個點涉及的語義信息。為了提高圖像特徵提取的效率,WiMi還引入了一個兩通道k最近鄰居(KNN)模塊。該模塊允許FGCN利用圖像數據中的空間信息更好地理解圖像中的上下文信息,通過計算每個點周圍k個最近鄰居的語義信息。這有助於FGCN更好地區分更重要的特徵並去除無關噪音。此外,FGCN採用空間注意力機制,以更好地集中注意力在點雲數據中的更重要特徵上。該機制允許模型根據其幾何結構和相鄰點的關係為每個點分配不同的權重,以更好地理解點雲數據的語義信息。通過融合多尺度特徵,FGCN增強了網絡的泛化能力,並提高了語義分割的準確性。多尺度特徵提取允許模型考慮不同空間尺度中的信息,從而對圖像和點雲數據的語義內容形成更全面理解。

這種基於融合圖卷積神經網路的圖像融合點雲語意分割方法能夠更有效地利用圖像和點雲等多模數據的信息來提高語義分割的準確性和效率,預計將推動機器視覺、人工智能、攝影測量、遙感等領域的發展,為未來語義分割研究提供新的方法。

這種基於融合圖卷積神經網路的圖像融合點雲語義分割方法在應用前景上廣泛,並可應用於自動駕駛、機器人和醫學影像分析等許多領域。隨著自動駕駛、機器人和醫學影像分析等領域的快速發展,對處理和語義分割圖像和點雲數據的需求不斷增長。例如,在自動駕駛領域,自動駕駛車需要準確感知和理解周圍環境,包括道路、車輛和行人等物體的語義分割。這種圖像融合點雲語義分割方法可以提高周圍環境的感知和理解能力,為自動駕駛車決策和控制提供更準確的數據支持。在機器人領域,機器人需要感知和理解外部環境以完成各種任務。圖像融合點雲語義分割方法可以融合機器人獲取的圖像和點雲數據,提高感知和理解外部環境的能力,幫助機器人更好地完成任務。在醫療領域,醫療影像分析需要準確地對醫療影像進行分割和識別,以更好地輔助醫療診斷和治療。圖像融合點雲語義分割方法可以融合醫療影像和點雲數據,提高醫療影像的分割和識別準確性,從而為醫療診斷和治療提供更準確的數據支持。

未來,WiMi將進一步優化模型結構。同時,模型將與深度學習技術相結合,利用深度學習技術提高模型性能。並進一步發展多模數據融合技術,融合不同類型的數據(如圖像、點雲、文本等),提供更全面豐富的信息,提高語義分割的準確性。WiMi將繼續提高圖像融合點雲語義分割與融合圖卷積神經網路的實時處理能力,以滿足需求。

關於WIMI Hologram Cloud

WIMI Hologram Cloud, Inc.(NASDAQ:WIMI)是一家立體雲計算綜合技術解決方案提供商,專注於專業領域,包括立體AR汽車頭顯軟件、3D立體脈衝LiDAR、頭戴式光場立體顯示設備、立體半導體、立體雲軟件、立體汽車導航等。其服務和立體AR技術包括立體AR汽車應用、3D立體脈衝LiDAR技術、立體視覺半導體技術、立體軟件開發、立體AR廣告技術、立體AR娛樂技術、立體ARSDK支付、互動立體通訊等立體AR技術。

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