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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于特征融合學習的三角網(wǎng)格顯著區(qū)域檢測方法

      基于特征融合學習的三角網(wǎng)格顯著區(qū)域檢測方法

      2021-04-21 | pdf | 0.58 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　三維形狀的顯著性在形狀分析與處理中有不可忽視的作用。現(xiàn)有的三角網(wǎng)格顯著性檢測方法大多依賴某種人工設(shè)計的幾何特征，缺乏靈活性。為此，提出一種基于特征融合學習的顯著區(qū)域檢測方法，以適應(yīng)不同類別的形狀。首先計算形狀的多種幾何特征，然后把多尺度的低層次特征輸入到一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中;通過優(yōu)化中心正則化損失函數(shù)，得到高層次、可判別的特征向量，同時也得到顯著區(qū)域檢測結(jié)果。在普林斯頓網(wǎng)格數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該方法適用于不同形狀的顯著性檢測，檢測結(jié)果具有一致性，并且相比對照算法具有更好的視覺效果和定量化指標評價。

      檢測 模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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