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基于PointNet++的碎片断裂面提取算法

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针对文化遗产修复问题,提出了一种基于深度学习的碎片断裂面提取的算法,通过基于PointNet++的神经网络结构对碎片的断裂面进行了提取,并在FragTag3D数据集与3DPuzzle数据集上进行了测试.结果表明,该方法能够提取这些数据集中大部分碎片的断裂面.
Fragment Fracture Surface Extraction Algorithm Based on PointNet++
A deep learning based algorithm for extracting fragmented fracture surfaces was proposed to address the issue of cultural heritage restoration.The fracture surfaces of fragments were extracted using a neural network structure based on PointNet++,and tested on the FragTag3D dataset and 3DPuzzle dataset.The results indicate that this method can extract the fracture surfaces of most fragments in these datasets.

deep learningPointNet++semantic segmentationfragment reassemblefracture surface extraction

刘旭斌、刘嵩、刘建成、王冲

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贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室,贵州贵阳 550001

四川省文物考古研究院,四川成都 610041

深度学习 PointNet++ 语义分割 碎片拼接 断裂面提取

2024

自动化应用
重庆西南信息有限公司

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影响因子:0.156
ISSN:1674-778X
年,卷(期):2024.65(6)
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