基于深度学习的三维模型分类方法大都面向特定的具体任务,在面向三维模型多样化分类任务时表现不佳,泛用性不足。为此,提出了一种通用的端到端的深度集成学习模型E2E-DEL(end-to-end deep ensemble learning),由多个初级学习器和一个集...基于深度学习的三维模型分类方法大都面向特定的具体任务,在面向三维模型多样化分类任务时表现不佳,泛用性不足。为此,提出了一种通用的端到端的深度集成学习模型E2E-DEL(end-to-end deep ensemble learning),由多个初级学习器和一个集成学习器组成,可以自动学习复杂三维模型的复合特征信息;并使用层次迭代式学习策略,综合考量不同层次网络的特征学习能力,合理平衡各个初级学习器的子特征学习和集成学习器的集成特征学习效果,自适应于三维模型多样化分类任务。基于此,设计了一种面向多视图的深度集成学习网络MV-DEL(multi-view deep ensemble learning),应用于一般性、细粒度、零样本三种不同类型的三维模型分类任务中。在多个公开数据集上的实验验证了该方法具有良好的泛化性与普适性。展开更多
文摘基于深度学习的三维模型分类方法大都面向特定的具体任务,在面向三维模型多样化分类任务时表现不佳,泛用性不足。为此,提出了一种通用的端到端的深度集成学习模型E2E-DEL(end-to-end deep ensemble learning),由多个初级学习器和一个集成学习器组成,可以自动学习复杂三维模型的复合特征信息;并使用层次迭代式学习策略,综合考量不同层次网络的特征学习能力,合理平衡各个初级学习器的子特征学习和集成学习器的集成特征学习效果,自适应于三维模型多样化分类任务。基于此,设计了一种面向多视图的深度集成学习网络MV-DEL(multi-view deep ensemble learning),应用于一般性、细粒度、零样本三种不同类型的三维模型分类任务中。在多个公开数据集上的实验验证了该方法具有良好的泛化性与普适性。
