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基于多模态融合的三维模型检索算法研究

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为了获得更好的三维模型检索分类性能,基于深度学习模型研究了多模态信息融合对三维模型的特征描述,在训练步骤提出相关性损失函数来指导不同模态之间的训练,提取更稳健的特征向量;最后将融合特征应用于三维模型的检索和分类,在ModelNet40数据集上进行了三维模型分类任务和检索任务评估.实验结果及与现有方法进行的对比证明了该方法的优越性,为三维模型检索分类领域提供了一种新的思路.
3D model retrieval algorithm based on multimodal fusion

王亚、郑博文、张欣

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天津大学 电气自动化与信息工程学院,天津300072

中国电子技术标准化研究院,北京 100007

三维模型 多模态 深度学习 信息融合

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.02.0086

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.(3)
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