通用汽车申请利用基于曲率采样的多模态感知模型的无监督联合训练专利，通过将LIDAR特征嵌入和相机特征嵌入与表示共享特征空间中的3D场景的部分的一组可学习原型进行比较来确定原型学习损失
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2026-05-18 18:49:48
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国家知识产权局信息显示，通用汽车巡航控股有限公司申请一项名为“利用基于曲率采样的多模态感知模型的无监督联合训练”的专利，公开号CN122047362A，申请日期为2025年11月。
专利摘要显示，本申请涉及利用基于曲率采样的多模态感知模型的无监督联合训练。具体地，本申请涉及一种方法，其包括获得光检测和测距（LIDAR）特征嵌入并获得相机特征嵌入。该方法包括通过融合LIDAR特征嵌入和相机特征嵌入来生成融合特征嵌入。该方法包括确定三维（3D）场景中的多个点的采样权重。该方法包括基于采样权重选择多个点的子集。该方法包括通过对所选择的点子集执行可微分渲染来确定渲染损失。该方法包括通过将LIDAR特征嵌入和相机特征嵌入与表示共享特征空间中的3D场景的部分的一组可学习原型进行比较来确定原型学习损失。该方法包括基于渲染损失和原型学习损失来联合训练LIDAR编码器、相机编码器和融合编码器。
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