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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于蒸馏算法的通用高效3D点云分析方法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：CN117237284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202311121853.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于蒸馏算法的通用高效3D点云分析方法是由纪荣嵘;张岩;高体民设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蒸馏算法的通用高效3D点云分析方法在说明书摘要公布了：一种基于蒸馏算法的通用高效3D点云分析方法，属于计算机视觉技术领域。1输入3D点云数据；2训练教师模型；33D点云数据经过MLPs层初步提取特征；4对提取的特征采取FeatureExtraction模块进一步提取特征；5对输出的特征经过MetaCombination模块分析；6重复步骤5中的步骤K次；7重复步骤4～6中的步骤3次；8对步骤6和7中输出的信息进行Feat.Propagation计算；9重复步骤8中的步骤3次；10训练教师模型直到损失收敛；11基于教师模型蒸馏学生模型；12给定任意3D点云数据，将其输入学生模型，学生模型输出分析结果。

本发明授权一种基于蒸馏算法的通用高效3D点云分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蒸馏算法的通用高效3D点云分析方法，其特征在于包括以下步骤： 1输入3D点云数据； 2训练教师模型； 33D点云数据经过MLPs层初步提取特征； 4对步骤3中提取的特征采取FeatureExtraction模块进一步提取3D点云特征； 5对步骤4输出的特征再经过MetaCombination模块进行分析； 6重复步骤5中的步骤K次； 7重复步骤4～6中的步骤3次； 8对步骤6和7中输出的信息进行Feat.Propagation计算： 81对上一阶段输出的点云特征进行插值； 82与先前MetaCombination的输出的特征进行拼接； 83MLPs层提取特征； 9重复步骤8中的步骤3次； 10训练教师模型直到损失收敛； 11基于教师模型蒸馏学生模型，具体如下： 111计算教师模型在温度T下分配给样本第i类的概率pi： 其中，vi表示教师模型中该样本中第i类的logits，T是知识蒸馏中使用的温度； 112计算学生模型在温度T下分配给样本第i类的概率qi： 其中，zi表示学生模型中该样本中第i类的logits，T是知识蒸馏中使用的温度； 113计算教师和学生模型之间的软标签损失Lsoft： 其中，N表示样本的数量，M表示类别的数量，pi和qi的值分别对应于教师模型和学生模型在温度T下分配给第i类的概率； 114计算学生模型的预测输出和真实标签之间的硬标签损失Lhard： 其中，cj表示该样本中第j类的logits的真值； 115模型的最终的蒸馏损失函数Ldistill为： Ldistill＝αLsoft+1-αLhard5 其中，α为Lsoft和Lhard平衡因子； 学生模型和教师模型的差别仅在于MLP通道尺寸和每阶段MetaCombination的数量，它们的详细结构如下： 学生模型：C＝32,B＝2,4,2,2 教师模型：C＝64,B＝4,8,4,4 其中，C表示MLP的通道尺寸，B表示每个阶段中MetaCombination的数量； 12给定任意3D点云数据，将其输入学生模型，学生模型输出分析结果。

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