基于多视角潜在关联挖掘的3D物体检索算法研究

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基于多视角潜在关联挖掘的3D物体检索算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-14页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
  1.3 本文的主要工作和内容安排第12-14页
    1.3.1 本文的主要工作第12-13页
    1.3.2 本文的内容安排第13-14页
第二章 相关工作第14-18页
  2.1 基于传统机器学习的多视角 3D物体检索第14-15页
  2.2 基于深度学习的多视角 3D物体检索第15-17页
  2.3 本章小结第17-18页
第三章 基于多元高斯描述符的多视角 3D物体检索算法第18-31页
  3.1 MMG描述符综述第18-19页
  3.2 多元高斯空间第19页
  3.3 李群第19-20页
  3.4 MMG描述符计算第20-21页
    3.4.1 局部高斯统计量计算第20页
    3.4.2 高斯空间映射到向量空间第20-21页
  3.5 多视角特征提取第21-22页
    3.5.1 单视角特征第21页
    3.5.2 多视角特征第21-22页
  3.6 实验设置第22-24页
    3.6.1 数据集第22-23页
    3.6.2 检索算法第23页
    3.6.3 评价指标第23-24页
    3.6.4 对比特征第24页
    3.6.5 视角选择第24页
  3.7 实验结果第24-30页
    3.7.1 ETH数据集上的实验结果分析第25-27页
    3.7.2 3D数据集上的实验结果分析第27-30页
  3.8 本章小结第30-31页
第四章 基于深度学习的多视角3D物体检索算法第31-47页
  4.1 MDPCNN网络架构第31-32页
  4.2 样本选择第32-33页
    4.2.1 选择聚类样本第32页
    4.2.2 生成样本对第32-33页
  4.3 多批次输入第33-34页
  4.4 损失函数第34-36页
    4.4.1 对比损失函数(Contrastive Loss)第35页
    4.4.2 对比-中心损失函数(Contrastive-center Loss)第35-36页
  4.5 MDPCNN网络对比第36-37页
    4.5.1 MDPCNN vs MVCNN第36页
    4.5.2 MDPCNN vs 孪生网络第36页
    4.5.3 MDPCNN vs GVCNN第36-37页
  4.6 实验设置第37-40页
    4.6.1 数据集第37-38页
    4.6.2 评价标准第38页
    4.6.3 对比算法第38-39页
    4.6.4 实验参数设置第39-40页
    4.6.5 生成大规模样本对第40页
  4.7 实验结果第40-46页
    4.7.1 MDPCNN在ETH、MVRED和NTU60数据集上的实验结果分析第41-43页
    4.7.2 MDPCNN在Model Net40数据集上的实验结果分析第43-44页
    4.7.3 MDPCNN三个部分的重要性分析第44-46页
    4.7.4 MDPCNN收敛性分析第46页
  4.8 本章小结第46-47页
第五章 总结与展望第47-49页
  5.1 总结第47-48页
  5.2 展望第48-49页
参考文献第49-55页
发表论文和科研情况说明第55-56页
致谢第56页

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