Способ формирования архитектуры нейросети для классификации объекта, заданного в виде облака точек, способ ее применения для обучения нейросети и поиска семантически схожих облаков точек

1. Способ формирования архитектуры нейросети для классификации объекта, заданного в виде облака точек, содержащий этапы, на которых:
D
- получают облако точек размера N=2, описывающее объект, где D - параметр глубины;
- формируют kд-дерево дерево Т глубины D для полученного облака точек, причем дерево содержит корневой узел, листовые узлы и нелистовые узлы;
- генерируют для каждой точки облака вектор признаков, описывающий упомянутую точку;
- рекуррентно вычисляют вектора параметров признаков, описывающие нелистовые узлы дерева, причем каждый вектор параметров вычисляется путем композиции поэлементного нелинейного преобразования и мультипликативного преобразования векторов признаков дочерних узлов с матрицей и свободным членом, определяемыми глубиной узла и направлением разбиения, соответствующим узлу в кд-дереве;
- применяют к вычисленному на предыдущем шаге вектору признаков, описывающему корень дерева, линейный или нелинейный финальный классификатор, предсказывающий вектор вероятностей отнесения объекта к тому или иному семантическому классу.
2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что вектор признаков содержит 3D-координаты, цвет или направление нормали.
3. Способ обучения нейросети, выполненной по архитектуре по п. 1, для классификации объектов, описываемых облаками точек, при котором на вход нейросети подается множество размеченных облаков точек, в котором матрицы и свободные члены преобразований на каждом уровне kd-дерева и для каждого возможного направления разбиения, а также параметры финального классификатора обучаются при помощи алгоритма обратного распространения ошибки.
4. Способ поиска семантически схожих облаков точек с помощью архитектуры нейросети по п. 1, обученной способом по п. 3, в которой упомянутая нейросеть применяется для вычисления векторных признаков, описывающих корневые узлы кд-деревьев, построенных по облакам точек, причем на основании расстояния между упомянутыми векторными признаками определяют семантическую схожесть облаков точек.