公开(公告)号：CN118227821B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410650741.8

申请日：2024-05-24

Applicant: 济南大学

Inventor： 侯文涛 ,  刁振宇 ,  田京兰 ,  赵慧 ,  彭京亮

IPC: G06F16/58 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764

Abstract: 本申请公开了一种基于抗噪声网络的草图检索三维模型的方法，涉及三维模型检索技术领域，在空背景模型内设置虚拟相机获得三维模型的视图表示；选取草图域特征提取网络和模型域特征提取网络，并通过所述视图表示进行预训练。在训练草图域特征提取网络时对置信度较高的嘈杂样本通过加入噪声感知熵正则化对网络进行惩罚，减少网络对噪声样本的学习。在模型域特征提取网络训练时，模型域视图融合时通过学习不同视图的权重对模型域特征有了更好的表示，并且在构建跨域联合网络时采用有监督对比学习的方法更好对齐了同类的草图和模型样本，进而使得草图检索三维模型任务的准确率上得到了提高，并且加强了模型的鲁棒性。

公开(公告)号：CN118227821A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410650741.8

申请日：2024-05-24

Applicant: 济南大学

Inventor： 侯文涛 ,  刁振宇 ,  田京兰 ,  赵慧 ,  彭京亮

IPC: G06F16/58 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764

Abstract: 本申请公开了一种基于抗噪声网络的草图检索三维模型的方法，涉及三维模型检索技术领域，在空背景模型内设置虚拟相机获得三维模型的视图表示；选取草图域特征提取网络和模型域特征提取网络，并通过所述视图表示进行预训练。在训练草图域特征提取网络时对置信度较高的嘈杂样本通过加入噪声感知熵正则化对网络进行惩罚，减少网络对噪声样本的学习。在模型域特征提取网络训练时，模型域视图融合时通过学习不同视图的权重对模型域特征有了更好的表示，并且在构建跨域联合网络时采用有监督对比学习的方法更好对齐了同类的草图和模型样本，进而使得草图检索三维模型任务的准确率上得到了提高，并且加强了模型的鲁棒性。

公开(公告)号：CN117743616A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311755642.8

申请日：2023-12-18

Applicant: 济南大学

Inventor： 彭京亮 ,  刁振宇 ,  牛冬梅 ,  侯文涛

IPC: G06F16/53 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了基于图像的三维模型检索方法、系统、设备及存储介质，其中方法，包括：获取待查询图像和三维模型数据库；将待查询图像和三维模型数据库，均输入到训练后的基于图像的三维模型检索网络中，输出检索到的三维模型；其中，训练后的基于图像的三维模型检索网络，用于：对待查询图像进行特征提取，得到待查询图像的特征；对每一个三维模型进行特征提取，得到三维模型的特征；将待查询图像的特征和三维模型的特征，均输入到注意力机制网络中，输出加权后的三维模型特征向量；计算待查询图像特征与所有的加权后三维模型特征向量之间的余弦相似度，选择余弦相似度最小值所对应的三维模型，作为检索到的三维模型。