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電子發燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于特征融合學習的三角網格顯著區域檢測方法

基于特征融合學習的三角網格顯著區域檢測方法

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。現有的三角網格顯著性檢測方法大多依賴某種人工設計的幾何特征,缺乏靈活性。為此,提出一種基于特征融合學習的顯著區域檢測方法,以適應不同類別的形狀。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網絡中;通過優化中心正則化損失函數,得到高層次、可判別的特征向量,同時也得到顯著區域檢測結果。在普林斯頓網格數據集上的實驗結果表明,該方法適用于不同形狀的顯著性檢測,檢測結果具有一致性,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。

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