面向水下激光点云分割的多数据集联合训练方法及装置

本发明涉及水下激光点云分割技术，提出一种面向水下激光点云分割的多数据集联合训练方法。该方法针对不同数据集的输入点云，引入基于提示的自适应域骨干网络进行特征提取，在超点层面执行特征池化获得超点特征。在视觉交互式分割任务中，从超点特征中采样视觉提示特征并执行对象级残差学习，以补偿跨数据集差异。在文本交互式分割任务中，构建文本特征与点云特征的交互，对注意力映射施加真值监督。最终将超点特征、视觉交互特征与文本交互特征融合后输入掩膜解码器，输出多任务掩膜分割结果。本发明通过联合利用多数据集的点云先验，结合视觉与文本提示信息，显著提升复杂水下场景的理解与分割效果，实现水下激光点云的高精度分割。