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摘要：本公开涉及三维模型检索技术领域，提出了一种基于双重参数融合网络的多视图三维模型检索方法及系统，包括如下步骤：获取待检索三维模型对应的多视图；对光照多视图、深度多视图进行融合并提取特征，基于特征的相似度自适应设置权重参数，调整特征重要度得到第一层特征描述符；对厚度多视图进行特征提取并计算特征之间的相似度，取出最大相似度的视图通过空间注意力机制处理，得到第二层特征描述符；第一层特征描述符与第二层特征描述符基于特征描述符的特征得分进行加权融合，经过全连接层得到三维模型的分类类别；本公开能够提高多视图三维模型检索之间的特征聚合效果，降低多视图特征聚合过程中丢失关键特征，提高检索精度。
主权项：1.基于双重参数融合网络的多视图三维模型检索方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待检索三维模型对应的多视图，包括光照多视图、深度多视图与厚度多视图；对光照多视图、深度多视图进行融合并提取特征，基于特征的相似度自适应设置权重参数，调整特征重要度得到第一层特征描述符；对厚度多视图进行特征提取并计算特征之间的相似度，取出最大相似度的视图通过空间注意力机制处理，得到第二层特征描述符；将第一层特征描述符与第二层特征描述符基于特征描述符的特征得分进行加权融合，经过全连接层得到三维模型的分类类别。
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百度查询： 济南大学 基于双重参数融合网络的多视图三维模型检索方法及系统
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