[发明专利]基于块卷积神经网络的多视图三维模型检索方法有效

专利信息
申请号: 202010487922.5 申请日: 2020-06-01
公开(公告)号: CN111738306B 公开(公告)日: 2022-05-13
发明(设计)人: 高赞;邵煜翔;程志勇;陈达;舒明雷;聂礼强 申请(专利权)人: 山东省人工智能研究院;山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/04;G06F16/53
代理公司: 济南泉城专利商标事务所 37218 代理人: 支文彬
地址: 250013 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 一种基于块卷积神经网络的多视图三维模型检索方法,通过针对多视图图像,使用块卷积层在视图特征的提取过程中挖掘视图之间的内在联系。根据每个视图特征与最大视图池化后的特征之间的余弦相似度来给每个视图分配不同的权重,利用了视图特征之间区分性,得到更有区分性的模型特征。在生成损失函数时不仅考虑了模型特征还考虑了视图特征,可以更好约束网络进行学习。该基于块卷积神经网络的多视图三维模型检索方法在相关的三维模型检索数据集中达到了优良的性能。
搜索关键词: 基于 卷积 神经网络 视图 三维 模型 检索 方法
【主权项】:
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