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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于深度圖注意力卷積CNN的三維模型識(shí)別方法

      基于深度圖注意力卷積CNN的三維模型識(shí)別方法

      2021-04-02 | pdf | 4.15 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的三維模型識(shí)別方法缺乏結(jié)合三維模型的上下文細(xì)粒度局部特征，可能造成幾何形狀極其相似，局部細(xì)節(jié)信息略有不同的類識(shí)別混淆的問(wèn)題，提岀一種基于深度圖注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維模型識(shí)別方法。首先，通過(guò)引入鄰域選擇機(jī)制挖掘三維模型的細(xì)粒度局部特征。其次，通過(guò)空間上下文編碼機(jī)制捕捉多尺度空間上下文信息，且與細(xì)粒度局部特征相互補(bǔ)償以増強(qiáng)特征的完備性。最后，采用種多頭部杋制，使圖注意力卷積層聚合多個(gè)單頭部的特征以増強(qiáng)特征的豐富性。此外，設(shè)計(jì)選擇性丟棄算法根據(jù)度量權(quán)重值對(duì)神經(jīng)元重要性進(jìn)行排序，智能地丟棄重要性較低的神經(jīng)元來(lái)防止網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合。算法在Modelnet40數(shù)據(jù)集上的三維模型識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了9.6%，且網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度較低，在三維模型識(shí)別準(zhǔn)確率和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度之間達(dá)到最佳平衡，優(yōu)于當(dāng)前主流方法。

      機(jī)器視覺(jué) 模型 cnn
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