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专利名称:
一种针对PointCNN可解释性的可视分析方法
申请号:
2022102103685
转让价格:面议
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法律状态:授权未缴费 类型:发明 关键词:
可视化算法 可视化模型 三维采集 大数据 点云采集数据 人机交互 神经网络 数据采集分析
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发布日:2025/02/05
摘要: 本发明涉及一种针对PointCNN可解释性的可视分析方法,属于可视化技术领域。该方法包括:S1:将三维人体点云三维坐标输入到待研究的目标神经网络模型中进行预测,获取所需研究数据;目标神经网络是采用PointCNN网络结构对于人体点云部位分割实现歧义点消除的神经网络模型;S2:提取所需研究数据,具体包括各层网络参数、特征信息、各层点云数据和预测结果点云详细信息;S3:将得到的点云、特征信息和网络参数进行关联,输出并存储关系矩阵;S4:将建立关联的点云、特征信息和网络参数以可视化的方式呈现出来,从多个方面对PointCNN进行分析。本发明有利于更好的掌握PointCNN的运作机制以及网络中的细节。
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