近日，美國專利商標局授予了蘋果一項泰坦專案專利，名為“基於體素的特徵學習網路（Voxel-based feature learning network）”。該網路與機器學習的系統和演算法有關，具體來說是與 3D 物體檢測有關。該專利涵蓋了基於系統和演算法的解決方案，可以準確地檢測點雲中的 3D 物體，而點雲中的 3D 物體檢測一直是許多現實應用中的核心問題，例如自動導航、家務機器人、增強現實和虛擬現實。

蘋果此次發明涵蓋了實施 3D 體素特徵學習/檢測網路的方法、系統和技術。該網路可以配置為從原始點雲資料（例如LiDAR點雲）自動學習體素特徵，還可以捕獲由於量化或先前系統中其他處理步驟而丟失的細微 3D 形狀資訊。

此外，3D 體素特徵學習/檢測網路還可以隨時間改善預測穩定性。配置為實施 3D 體素特徵學習/檢測網路的系統（如蘋果所獲專利中所述）可作為通用特徵學習模組，與眾多其他3D機器學習模型無縫整合及共同訓練，例如 3D 物體檢測、3D 場景理解、3D 點雲匹配、3D 物體/人體姿態估計等。

蘋果專利圖1A、1B、10、11

專利圖 1A 展示了體素特徵學習/檢測網路與物體檢測網路間端到端的學習系統結構圖；圖1B為體素特徵學習/檢測網路與使用高度量化生成多通道影象的其他系統之間的對比。

專利圖 10 為車輛檢測訓練資料的示例，該資料可能被用於訓練體素特徵學習/檢測網路。圖11展示了可被物體檢測系統識別到的物體示例。根據例項，這些系統會涵蓋體素特徵學習/檢測網路。

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