【摘 要】
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三维模型技术随着信息技术的迅猛发展取得了广泛的应用,例如三维建模、三维重建、3D电影、三维体感游戏和三维医疗等,广泛的应用产生了大量的三维模型数据。然而,海量的三维模型数据使得人工标注的成本越来越高,这为三维模型大数据的智能管理带来极大挑战,也为三维模型检索关键技术研究带来了新问题。例如如何在已有数据下,将知识从富含标签信息的数据迁移到无标签的三维模型上。基于此,跨域三维模型检索成为了该领域一项具
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三维模型技术随着信息技术的迅猛发展取得了广泛的应用,例如三维建模、三维重建、3D电影、三维体感游戏和三维医疗等,广泛的应用产生了大量的三维模型数据。然而,海量的三维模型数据使得人工标注的成本越来越高,这为三维模型大数据的智能管理带来极大挑战,也为三维模型检索关键技术研究带来了新问题。例如如何在已有数据下,将知识从富含标签信息的数据迁移到无标签的三维模型上。基于此,跨域三维模型检索成为了该领域一项具有重要理论研究意义和应用价值的研究问题。本文针对无监督跨域三维模型检索,提出了以下两种算法:1)多视图自相似分组跨域三维模型检索算法。现有的跨域方法往往忽略了目标域的自然相似特征,针对以上问题,该方法首先在源域进行完全有监督的预训练,之后将目标域数据进行分组并分配伪标签,利用基于困难样本的三元组损失对预训练的模型进行微调,充分挖掘目标域数据的自然相似特征。2)基于抽样的隐式类条件域对齐三维模型检索算法。现有的基于伪标签的跨域方法都容易受到显式伪标签产生的累积误差影响。针对以上难点,该方法的样本选择过程由伪标签隐式指导,该方法简单、有效,它还突破了显式对齐的限制,允许域适应算法以无监督的方式实现类条件域不变性,而无需伪标签的显式监督。本文在公开的跨域三维模型检索数据集MI3DOR和MI3DOR-2上将所提出的检索算法和现有的代表性检索算法进行了对比,验证了本文算法的有效性。
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