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公开(公告)号：CN115457183A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210988057.1
申请日：2022-08-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T15/02 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/762 , G06V10/77
Abstract: 本发明提供一种序列化草图生成与重建模型训练方法、重建方法及装置，包括：获取手绘草图数据集，按照预设方法从残缺手绘草图中选取图节点，采用基于时间的最近邻算法将各图节点与其附近图节点按照绘制笔划时序连接，形成邻接矩阵；将得到的各图节点、邻接矩阵和完整手绘草图的矢量化时序数据作为样本，构建训练样本集；获取初始神经网络模型，该模型包括依次连接的编码器模块、隐含层和解码器模块；采用训练样本集对初始神经网络进行训练，构建重建草图与完整手绘草图之间的损失函数，并根据损失函数对初始神经网络模型的参数进行迭代，最终得到序列化草图生成与重建模型。本发明能实现序列化残缺手绘草图的生成、重建和修复。
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