[发明专利]基于深度圈视图的无监督3D物体识别与检索方法有效
| 申请号： | 202010029065.4 | 申请日： | 2020-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN111209879B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 匡振中;杨结;俞俊;郭志强;张鑫 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V10/46;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 视图 监督 物体 识别 检索 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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