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面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化
被引量：
8
1
作者
刘杨圣彦
潘翔
+1 位作者
刘复昌
张三元
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期936-942,共7页
在已有残差卷积神经网络基础上,采用加权损失函数提高视图特征的可分性,提出面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化算法.首先对三维模型进行多视图渲染得到二维视图;然后通过残差网络扩展模块加深网络深度;最后采用中心损失函数...
在已有残差卷积神经网络基础上,采用加权损失函数提高视图特征的可分性,提出面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化算法.首先对三维模型进行多视图渲染得到二维视图;然后通过残差网络扩展模块加深网络深度;最后采用中心损失函数和交叉熵损失函数定义加权损失函数,解决交叉熵损失函数因为类内距离小于类间距离而导致的特征不可分问题.在ModelNet数据集上的实验结果表明,该算法提取到的特征在三维模型分类问题上性能表现优异.
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关键词
多视图卷积网络
网络深度
残差网络
加权损失函数
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职称材料
基于分组残差联合空间学习的人体活动识别
被引量：
3
2
作者
吕明琪
陈文青
+1 位作者
陈铁明
刘杨圣彦
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2021年第2期215-224,共10页
针对基于多传感器的交互性人体活动识别任务,提出了一种基于窗口预处理和分组残差联合空间学习的多传感器交互性活动识别算法。首先,针对多传感器交互性活动数据预处理过程中的滑动窗口处理方式对人体活动识别的影响进行了实验分析和实...
针对基于多传感器的交互性人体活动识别任务,提出了一种基于窗口预处理和分组残差联合空间学习的多传感器交互性活动识别算法。首先,针对多传感器交互性活动数据预处理过程中的滑动窗口处理方式对人体活动识别的影响进行了实验分析和实验对比,包括不同滑动窗口大小和覆盖率等;其次,基于多传感器的交互性活动识别的窗口预处理结论,利用分组残差联合空间学习进行活动识别与分类,并设计多组对比实验,分别对网络模型、损失函数和分类器等进行了优化;最后,在Opportunity活动数据集上进行对比试验,该算法性能超过了现有的大部分其他活动识别算法。实验结果验证了基于窗口预处理和分组残差联合空间学习的多传感器人体活动识别算法的有效性。
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关键词
人体活动识别
多传感器
窗口预处理
残差网络
联合空间学习
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职称材料
题名
面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化
被引量：
8
1
作者
刘杨圣彦
潘翔
刘复昌
张三元
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
杭州师范大学杭州国际服务工程学院
浙江大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期936-942,共7页
基金
国家自然科学基金(61502133)
国家重点研发计划(2017YFB1002600)
浙江省自然科学基金(LY16F020029)
文摘
在已有残差卷积神经网络基础上,采用加权损失函数提高视图特征的可分性,提出面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化算法.首先对三维模型进行多视图渲染得到二维视图;然后通过残差网络扩展模块加深网络深度;最后采用中心损失函数和交叉熵损失函数定义加权损失函数,解决交叉熵损失函数因为类内距离小于类间距离而导致的特征不可分问题.在ModelNet数据集上的实验结果表明,该算法提取到的特征在三维模型分类问题上性能表现优异.
关键词
多视图卷积网络
网络深度
残差网络
加权损失函数
Keywords
multi-view convolutional neural networks
network depth
residual networks
weighted loss function
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于分组残差联合空间学习的人体活动识别
被引量：
3
2
作者
吕明琪
陈文青
陈铁明
刘杨圣彦
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
浙江大学机械工程学院
出处
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2021年第2期215-224,共10页
基金
国家自然科学基金-通用技术基础研究联合基金资助项目(U1936215)
浙江省自然科学基金资助项目(LY18F020033)。
文摘
针对基于多传感器的交互性人体活动识别任务,提出了一种基于窗口预处理和分组残差联合空间学习的多传感器交互性活动识别算法。首先,针对多传感器交互性活动数据预处理过程中的滑动窗口处理方式对人体活动识别的影响进行了实验分析和实验对比,包括不同滑动窗口大小和覆盖率等;其次,基于多传感器的交互性活动识别的窗口预处理结论,利用分组残差联合空间学习进行活动识别与分类,并设计多组对比实验,分别对网络模型、损失函数和分类器等进行了优化;最后,在Opportunity活动数据集上进行对比试验,该算法性能超过了现有的大部分其他活动识别算法。实验结果验证了基于窗口预处理和分组残差联合空间学习的多传感器人体活动识别算法的有效性。
关键词
人体活动识别
多传感器
窗口预处理
残差网络
联合空间学习
Keywords
human activity recognition
multi-sensor
window preprocessing
residual network
joint spatial learning
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化
刘杨圣彦
潘翔
刘复昌
张三元
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
8
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职称材料
2
基于分组残差联合空间学习的人体活动识别
吕明琪
陈文青
陈铁明
刘杨圣彦
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2021
3
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职称材料
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