上海人工智能创新中心黄小水获国家专利权
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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利一种基于扩散模型的3D预训练方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117115588B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311085634.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于扩散模型的3D预训练方法与系统是由黄小水;宮永顺;郑晓;欧阳万里设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于扩散模型的3D预训练方法与系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于扩散模型的3D预训练方法与系统。该方法通过编码器对可见点云分词特征进行编码处理，得到深层可见点云分词特征，其中，所述可见点云分词特征由获取的点云块生成；将所述深层可见点云分词特征与遮蔽点云分词特征进行拼接，得到拼接特征，其中，所述遮蔽点云分词特征由获取的点云块生成；通过条件嵌入模块对所述拼接特征进行编码，得到扩散模型的指导条件；根据所述扩散模型的指导条件和多阶段均匀采样策略确定损失函数，所述损失函数用于引导解码器进行解码，以完成训练。本发明的方案在不改变网络架构、不增加计算量的前提下，实现对点云的全面理解，提高了模型训练的效果和性能，进一步节省了预训练成本。
本发明授权一种基于扩散模型的3D预训练方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的3D预训练方法，其特征在于，包括： 通过编码器对可见点云分词特征进行编码处理，得到深层可见点云分词特征，其中，所述可见点云分词特征由获取的点云块生成； 将所述深层可见点云分词特征与遮蔽点云分词特征进行拼接，得到拼接特征，其中，所述遮蔽点云分词特征由获取的点云块生成； 通过条件嵌入模块对所述拼接特征进行编码，得到扩散模型的指导条件； 根据所述扩散模型的指导条件和多阶段均匀采样策略确定损失函数，包括： 根据所述扩散模型的指导条件c进行预训练模型的训练目标定义，公式为： 将针对每个预设的点云数据的时间步长区间[1,T]划分为h个阶段： 其中 从h个阶段中随机采样一个时间步长t，计算h次损失并将h次损失进行平均运算，得到损失函数： Qi＝[d×i+1,d×i+1]； 其中，所述损失函数用于引导解码器进行解码，以完成训练。
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