文件名称：基于多模态融合的三维模型检索算法研究
文件大小：1.57MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-20 09:10:15
三维模型 多模态 深度学习
为了获得更好的三维模型检索分类性能，基于深度学习模型研究了多模态信息融合对三维模型的特征描述，在训练步骤提出相关性损失函数来指导不同模态之间的训练，提取更稳健的特征向量；最后将融合特征应用于三维模型的检索和分类，在ModelNet40数据集上进行了三维模型分类任务和检索任务评估。实验结果及与现有方法进行的对比证明了该方法的优越性，为三维模型检索分类领域提供了一种新的思路。