[发明专利]一种基于噪声数据清理的跨模态三维模型检索方法在审
| 申请号： | 202210612925.6 | 申请日： | 2022-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN115080778A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 李冰;赵生捷;刘奇 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F16/532 | 分类号： | G06F16/532;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 宣慧兰 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于噪声数据清理的跨模态三维模型检索方法，包括：S1、获取模型数据集并进行预处理；S2、通过深度卷积神经网络对三维模型数据进行分类训练得到第一训练网络，提取得到三维模型特征向量，计算类中心特征向量；S3、通过深度卷积神经网络对草图样本进行回归训练得到第二训练网络，对草图样本进行数据质量评价并清理噪声数据，根据类中心特征向量，通过知识蒸馏方法将草图样本特征迁移到三维模型特征空间进行优化；S4、获取实时草图数据，通过第二训练网络与第一训练网络分别提取特征向量，计算特征向量之间的余弦距离，排序后输出三维模型检索结果。与现有技术相比，本发明具有提高模型训练精度，进而提高模型检索精度等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 噪声 数据 清理 跨模态 三维 模型 检索 方法 | ||
【主权项】：
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