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申请/专利权人：同济大学
摘要：本案涉及一种基于自适应决策边界三维模型草图检索系统及方法，属于三维模型草图检索领域，用于解决现有低质量和难以辨识的草图损害检索准确度的问题。本方案设计了一个草图表征学习模块，在训练时采用梯度下降法，将草图样本按批次输入，通过对每一批次计算边界损失进行训练学习，基于每个草图样本的最终草图特征计算每个类别所属的类中心向量，通过调整每个草图样本的决策边界，实现自适应调整所述草图学习模块的梯度大小分布，使得在图表征学习模块训练过程中，自动降低非常潦草、不可辨识的无效数据的干扰，并利用高质量草图样本来实现训练过程中模型参数的优化，从而提高相似类别草图样本的可分性。
主权项：1.一种基于自适应决策边界三维模型草图检索系统，其特征在于：所述系统对待识别草图采用预设的草图表征学习模块获得中间草图特征，基于中间草图特征获得用于检索的最终草图特征，基于最终草图特征进行检索，进而获得待识别草图对应的三维模型；所述草图表征学习模块在训练时采用梯度下降法，将草图样本按批次输入，通过对每一批次计算边界损失进行训练学习，基于每个草图样本的最终草图特征计算每个类别所属的类中心向量，通过调整每个草图样本的决策边界，实现自适应调整所述草图学习模块的梯度大小分布；所述草图样本的决策边界包括角度边界、加性边界、该草图样本所属类的语义类别边界。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于自适应决策边界三维模型草图检索系统及方法
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