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一种基于图卷积神经网络的3D形状识别方法与设备

基本信息

申请号	CN202110886677.X	申请日	-
公开（公告）号	CN113537143A	公开（公告）日	2021-10-22
申请公布号	CN113537143A	申请公布日	2021-10-22
分类号	G06K9/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	刘世超;徐麟	申请（专利权）人	上海眼控科技股份有限公司
代理机构	上海百一领御专利代理事务所（普通合伙）	代理人	王奎宇
地址	200030上海市徐汇区中山南二路107号1幢20层I单元
法律状态	-

摘要

本申请的目的是提供一种基于图卷积神经网络的3D形状识别方案。具体地，先基于3D物体的多视角特征信息，构建所述3D物体的有向图；然后，基于图卷积神经网络，根据所述3D物体的有向图，训练得到3D形状识别模型，其中，在训练所述3D形状识别模型的过程中，使得相似节点在可控范围内保持聚集状态，不相似节点保持分离状态；最后，利用所述3D形状识别模型进行3D形状识别。与现有技术相比，本申请在训练模型的过程中，使得相似节点在可控范围内保持聚集状态，不相似节点保持分离状态，有利于模型选取最为合适的节点进行保留和下一步迭代。进一步地，本申请引入三元组损失辅助训练，可以深度挖掘并保留多视角有用信息，从而显著优化识别结果。