摘要
本发明涉及三维模型检索技术领域,提供一种基于多环视图和隐类挖掘的三维模型检索方法。本发明通过选取数据集,以数据集中的三维模型为中心配置一个虚拟相机,虚拟相机围绕Y轴等角度旋转及再沿着Z轴等距位移并拍摄,共同生成多环视图;多环视图经过多环视图特征学习网络学习处理后,得到三维模型表示;数据集中的草图通过细粒度草图聚类网络处理,将草图的特征与三维模型的特征对齐,得到三维模型检索结果。根据本发明的方案,多环视图特征学习网络的增强技术可以从多个角度捕捉三维模型的特征,以增强模型对三维形状的理解,更准确地识别和匹配草图中的三维模型;并且细粒度草图聚类网络的隐类挖掘技术,进一步提升草图检索三维模型的性能。
技术关键词
三维模型检索方法
多头注意力机制
特征学习网络
交叉注意力机制
融合特征
多层感知器
联合损失函数
相机
特征提取模块
草图检索三维模型
三维模型检索技术
视角
聚类
跨模态学习
编码器
数据
非线性特征
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缺陷检测方法
构件缺陷
样本
检测表面缺陷
图像缺陷检测
检测分类方法
中枢神经系统
弥漫大B细胞淋巴瘤
胶质母细胞瘤患者
原发性
无人机远程控制
数据传输策略
分布式控制架构
远程控制指令
多源定位数据
脑电特征
语音特征
多模态特征融合
感知交互方法
递归量化分析