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基于多模态融合的开放域三维模型检索算法

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为了满足开放域下海量新增模型数据的管理和检索需求，提出开放域三维模型检索算法，可以有效地利用多模态信息的语义一致性。借助无监督算法探寻未知样本间的类别信息，利用该类别信息实现网络模型的参数优化，使得网络模型在开放域条件下具有更好的模型表征性能及检索结果。提出基于Transformer结构的层级化多模态信息融合模型，有效地剔除了多模态间的冗余信息，得到鲁棒性更强的模型表征向量。在数据集Model-Net40上进行实验，通过与其他典型算法的对比实验可知，所提方法在mAP指标上优于所有的对比方法，验证了该方法在检索性能提升上的有效性。
Open-set 3D model retrieval algorithm based on multi-modal fusion

machine visionmulti-modal fusionopen set retrieval3D model

毛福新、杨旭、程嘉强、彭涛

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天津职业技术师范大学工程实训中心,天津 300222

天津华大科技有限公司,天津 300131

天津职业技术师范大学汽车与交通学院,天津 300222

机器视觉 多模态融合 开放域检索 三维模型

天津市多元投入基金重点项目

21JCZDJC00700

2024

10.3785/j.issn.1008-973X.2024.01.007

浙江大学学报(工学版)
浙江大学

浙江大学学报(工学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.625
ISSN：1008-973X
年,卷(期)：2024.58(1)
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