发明专利已授权

基于非局部图卷积网络的多视图三维模型检索方法

📄 申请号：CN201910848660.8 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2019-09-09

公开号

CN110543581B

公开日

2023-04-04

申请人

山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_55

IPC 分类号

G06F16_55 , G06F16_583 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图卷积网络图卷积网络三维模型检索多视图特征融合

应用场景

三维模型检索, 三维形状匹配, 多媒体信息检索, 计算机视觉, 工业模型库管理

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摘要

该发明属于计算机视觉及深度学习领域，针对当前基于视图的深度学习方法不能捕获三维模型全面的空间信息的缺点，基于非局部图卷积网络的多视图三维模型检索方法挖掘融合多视图的高响应特征，从而得到单一紧凑的高辨别性模型描述符。其优越性能在三维模型检索中得到验证。该发明具体包含以下步骤：（1）获取模型的多视角图像，（2）多视角图像预处理，（3）设计非局部图卷积网络，（4）非局部图卷积网络训练，（5）提取模型深度特征，（6）三维模型的检索匹配。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于块卷积神经网络的多视图三维模型检索方法

当前第 / 件

基于成对样本匹配的迁移学习方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_55)

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