[发明专利]一种基于深度学习的图像三维重构方法及系统有效
| 申请号： | 202110035802.6 | 申请日： | 2021-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN112767539B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 何鑫睿;李秀梅;孙军梅 | 申请（专利权）人： | 杭州师范大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/084;G06N3/082 |
| 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： | 朱亚冠 |
| 地址： | 311121 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的图像三维重构方法及系统。本发明将利用Pix2vox网络作为基本重构网络，在此基础上添加多通道连接并融合通道注意力机制，获取多尺度图像特征。同时结合阈值计算网络构成完整重构，网络阈值计算网络可以为不同类别目标提供相适应二值化阈值。并且采用融合型损失函数，弥补重构数据不平衡及类间差异性。使用所述方法有效提高了单图像多类别三维模型重构的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 三维 方法 系统 | ||
【主权项】：
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