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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于多视点目标识别网络的三维目标识别方法，包括：基于三维目标的多样化视点位置得到初始多视图；采用预训练大模型的图像编码器对初始多视图进行编码，得到多视图特征；基于多视图特征，得到代表性视图及其语义信息损失；基于多视图特征融合网络对代表性视图进行融合，得到三维目标的全局特征；采用预训练大模型的文本编码器，得到三维目标的文本特征；基于文本特征和全局特征，得到预测结果并构建交叉熵损失，基于语义信息损失、交叉熵损失训练更新多视点目标识别网络的参数，得到训练好的多视点目标识别网络。本发明从视点位置、视图数量、特征融合三个层面优化了三维目标表征，实现三维目标识别。
主权项：1.一种基于多视点目标识别网络的三维目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取三维目标的多样化视点位置，基于所述多样化视点位置，得到初始多视图；采用预训练大模型的图像编码器对所述初始多视图进行编码，得到具有丰富视觉信息的多视图特征；基于所述多视图特征，得到代表性视图及其语义信息损失；基于多视图特征融合网络对所述代表性视图进行融合，得到三维目标的全局特征；采用预训练大模型的文本编码器，得到三维目标的文本特征；基于所述文本特征和所述全局特征，得到预测结果并构建交叉熵损失，基于所述语义信息损失、所述交叉熵损失训练更新多视点目标识别网络的参数，得到训练好的多视点目标识别网络；获取待识别三维目标，利用训练好的多视点目标识别网络对所述待识别三维目标进行目标识别，得到三维目标的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 基于多视点目标识别网络的三维目标识别方法
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