【摘 要】
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为消除产品设计方案评价过程中个体评价标准的差异,同时进一步提升产品设计方案的评价效率和精度,提出一种基于YOLOv3和DFL-CNN的设计方案智能评价模型。该模型面向工业设计
【机 构】
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西北工业大学工业设计与人机工效工信部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发专项资助项目（2017YFB1104205）
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为消除产品设计方案评价过程中个体评价标准的差异,同时进一步提升产品设计方案的评价效率和精度,提出一种基于YOLOv3和DFL-CNN的设计方案智能评价模型。该模型面向工业设计云服务平台,通过基于Darknet-53的YOLOv3算法实现对产品类别的自动标注。以吹风机产品为例,构建了感性语义评价数据集,并通过基于VGG-16的DFL-CNN算法对其造型语义进行细粒度分类,实现了产品类别及其造型感性语义的自动标注。该模型将设计评价问题转换为识别及分类问题,能够实现毫秒级的设计方案评价效率及95%以上的评价精度
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