基于深度圈视图的无监督3D物体识别与检索方法

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基于深度圈视图的无监督3D物体识别与检索方法

发明专利有效专利
  • 申请号:CN202010029065.4
  • 申请人:杭州电子科技大学
  • 申请日:2020-01-12
  • 主分类号:暂无
  • 公开(公告)日:2020-05-29
  • 公开/公告号:CN111209879A
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摘要:本发明公开了一种基于深度圈视图的无监督3D物体识别与检索方法。本发明包括如下步骤:步骤1、多圈数据采样;步骤2、训练基于圈数据的多视图深度网络模型;步骤3、相似性匹配与检索;利用训练好的多视图深度网络模型提取各圈视图的特征,并对所有圈视图进行相似性距离计算;通过采用最大池化、均值池化、注意力池化以及最优匹配的方式优化多视图深度网络模型;基于相似性距离,进行排序检索;步骤4、采取圈特征过滤和圈注意力策略滤除重要性低于指定阈值的圈特征,从而在保证识别精度的同时有效减少计算量。本发明提出了新的二维视图采集渲染方式并用其进行无监督训练,在不采用任何人工标注的情况下依然获得了可观的检索精度。

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