摘要
本发明提供了一种基于类别中心对比学习的城市三维网格语义分割方法，包括以下步骤：步骤S1，对城市三维网格(3D mesh)数据进行预处理，并按照设定比例划分训练集和测试集；步骤S2，构建基于类别中心对比学习的城市3D mesh语义分割网络模型；步骤S3，利用所述训练集训练所述城市三维网格语义分割网络模型，获取训练好的网络模型参数；步骤S4，将所述测试集输入所述训练好的城市三维网格语义分割网络模型，输出城市三维网格语义分割结果。本发明通过局部‑全局特征融合与创新的对比学习策略双重机制，实现了特征空间优化，解决了现有方法在提取判别性语义特征的缺陷，提高了城市三维网格语义分割精度。
