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基于多視角融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維模型分析方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-06-08 04:43
  近些年來(lái),隨著三維建模軟件以及深度傳感器的廣泛應(yīng)用,在線三維模型的種類和數(shù)量出現(xiàn)了爆炸式的增長(zhǎng),如何有效地對(duì)這些三維模型進(jìn)行分析、組織和管理成為了一個(gè)亟待解決的研究問(wèn)題。目前,三維模型分析領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了很多研究分支,如語(yǔ)義分割、分類、模型檢索、三維重建、模型修復(fù)等。其中,語(yǔ)義分割和分類分別是在部件級(jí)和類別級(jí)層次上對(duì)三維模型進(jìn)行分析,而模型檢索首先需要判別待檢索的模型的類別,三維重建和模型修復(fù)則需要在模型部件的基礎(chǔ)上進(jìn)行研究,因此三維模型語(yǔ)義分割和分類是三維模型分析領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究,對(duì)其它三維模型分析領(lǐng)域的研究方向具有重要的指導(dǎo)作用。此外,三維模型語(yǔ)義分割和分類也是場(chǎng)景理解的高層次任務(wù)。因此,本文把三維模型語(yǔ)義分割和分類作為研究目標(biāo)。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,語(yǔ)義分割和分類領(lǐng)域發(fā)生了翻天覆地的變化。雖然大多數(shù)深度學(xué)習(xí)框架在二維圖像的語(yǔ)義分割和分類領(lǐng)域取得了非常好的效果,但是在三維模型的語(yǔ)義分割和分類領(lǐng)域卻由于三維模型結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性而遇到了種種困難,效果并不理想。借助于深度學(xué)習(xí)框架在二維圖像分析領(lǐng)域積累的優(yōu)勢(shì),本文基于投影的方法,采有用多視角融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)框架,間接地完成三維模型的語(yǔ)義分... 

【文章來(lái)源】:南京大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于多視角融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維模型分析方法研究


圖1.?1三維模型語(yǔ)義分割??

模型圖,語(yǔ)義,示例,模型


模型諾義分割相關(guān)的研宄成果:2.2節(jié)主耍介紹::??維模型語(yǔ)義分割分類相關(guān)的研宄成果;2.3鋅闡述了為什么本文采用藤于二維圖??像分析來(lái)N接完成三維模型的語(yǔ)義分割和分類仟?jiǎng)?wù)。??2.1三維模型語(yǔ)義分割方法概述??三維模型誥義分割是指將模型分割成有意義的幾個(gè)部件,也即對(duì)構(gòu)成模型的??站本元素,如網(wǎng)格中的面片、點(diǎn)云中的點(diǎn)等進(jìn)行標(biāo)注,使欖型不同部件的面片或??點(diǎn)被標(biāo)注為不同標(biāo)簽,同-部件內(nèi)部的而片或杏點(diǎn)被標(biāo)注為相M標(biāo)簽。例如飛機(jī)???:維模型可以被分為軀子、翅膀、尾翼、引窄這兒個(gè)部分。如圖2.1所示,(a)是??-些ShapeNetCorelW數(shù)據(jù)集屮部分(維校咽語(yǔ)義分割前的渲染閣,(b)紀(jì)語(yǔ)義分??刺后根椐標(biāo)簽為不同的部件賦f不問(wèn)顏色的治染閣。??t?^??%?\ll\i??(a)語(yǔ)義分割前?(b)語(yǔ)義分割后??圖2.1?H雄模型語(yǔ)義分割示例??三維模期語(yǔ)義分割的難點(diǎn)在r,不像:維閣像擁有閌定的結(jié)構(gòu),^維校吧結(jié)??構(gòu)iE加復(fù)雜,傳統(tǒng)的卷積祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional?Neural?Network,CNN)丨U架??中的卷積和池化等操作難以直接在.進(jìn)模型丨:進(jìn)彳/,卜樹(shù)投切的朝向、存汗I卜流??形結(jié)構(gòu)笠M題都會(huì)給:(維梭型的特征提収造成丨(人的丨難。??7??

模型圖,模型,數(shù)據(jù)集中,語(yǔ)義


?同作用。此外,木文首次將雄于視點(diǎn)熵的最佳視角選擇方法引入語(yǔ)義分割領(lǐng)域,??并設(shè)計(jì)了更加緊湊的用于精細(xì)化存儲(chǔ)模型而片和投影像素之間的映射關(guān)系的映??射表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),進(jìn)一步提升了反投的效率。??2.2三維模型分類方法概述??三維模型分類是將三維模型數(shù)據(jù)集中的同一類模型標(biāo)注為同一類別標(biāo)簽,不??同類的模型標(biāo)注為不同的類別標(biāo)簽,其中同一類的模型可以認(rèn)為是相似的,即形??式、結(jié)構(gòu)和功能上一致。??\:?(?rr>?'?^?V?fr-?*?*??、?!??⑷分類前?(b)分類后??圖2.3三維模型語(yǔ)義分割示例??如圖2.3所示,(a)是M〇de。危澹簦矗皵(shù)據(jù)集中的部分三維模型數(shù)據(jù)集分類前的??渲染圖,(b)是分類后的按照類別標(biāo)簽賦予模型不同顏色的渲染閱。三維模型分類??是三維投型分析領(lǐng)域的站木問(wèn)題,對(duì)十大規(guī)稅的三維模型的組織、管理和檢索具??12??

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]Shape matching and retrieval based on multiple feature descriptors[J]. WANG Weiming,LIU Xiuping,LIU Ligang.  Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing. 2013(01)

碩士論文
[1]三維網(wǎng)格模型層次分割及骨架提取[D]. 張琪.遼寧師范大學(xué) 2010



本文編號(hào):3217720

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