【摘 要】
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针对现有基于深度学习的三维模型多视图分类算法利用最大池化、平均池化等像素级运算完成视图信息的融合,可能造成模型有益信息淹没和混淆的问题,提出一种基于卷积神经网络和
【机 构】
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北方民族大学计算机科学与工程学院,杭州电子科技大学计算机学院
【基金项目】
：
国家自然科学基金(61762003,61502129);宁夏自然科学基金(2018AAC03124);宁夏高等学校一流学科建设(电子科学与技术:NXYLXK2017A07);国家民族事务委员会“图像与智能信息处理创新团队”;国家民族事务委员会中青年英才计划(2016GQR08);浙江省自然科学基金(LQ16F020004)
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针对现有基于深度学习的三维模型多视图分类算法利用最大池化、平均池化等像素级运算完成视图信息的融合,可能造成模型有益信息淹没和混淆的问题,提出一种基于卷积神经网络和投票机制的三维模型分类检索算法.首先将三维模型转化为一组二维视图,然后基于丰富的数字图像库ImageNet和成熟的图像深度学习模型CaffeNet完成二维视图的分类,最后利用加权投票的方式完成三维模型的分类;同时基于投票机制,提出4种三维模型距离度量算法,支持三维模型的检索.将文中算法应用于刚性三维模型库ModelNet10,ModelNet40
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