本发明属于点云数据处理领域,具体涉及一种基于选点主动学习的半监督点云语义分割方法；所述分割方法包括获取目标点云数据；将所述目标点云数据输入到训练完成的点云语义分割神经网络中,输出目标点云数据的分割结果；通过半监督训练点云语义分割神经网络减轻了点云数据的标记成本；通过主动学习选点,从未标记的点云数据集中通过特定的采样策略进行不确定的点选取,这样选取出的点云数据是重要且含有丰富信息的并且还可以是非冗余的。能够提升半监督学习的效果和模型的能力,最终提升了三维点云数据的分割性能。
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