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基于香农熵代表性特征和投票机制的三维模型分类
1
作者
高雪瑶
闫少康
张春祥
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1438-1447,共10页
目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题,且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题,该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先,通过在3维模...
目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题,且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题,该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先,通过在3维模型周围均匀设置多个视角组来获取表征模型的多组视图集。为了有效提取视图深层特征,在特征提取网络中引入通道注意力机制;然后,针对Softmax函数输出的视图判别性特征,使用香农熵来选择代表性特征,从而避免多视图特征冗余;最后,基于多个视角组的代表性特征利用投票机制来完成3维模型分类。实验表明:该方法在3维模型数据集ModelNet10上的分类准确率达到96.48%,分类性能突出。
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关键词
3维模型分类
注意力机制
香农熵代表性特征
投票机制
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职称材料
题名
基于香农熵代表性特征和投票机制的三维模型分类
1
作者
高雪瑶
闫少康
张春祥
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1438-1447,共10页
基金
国家自然科学基金(61502124,60903082)
中国博士后科学基金(2014M560249)
黑龙江省自然科学基金(LH2022F031,LH2022F030,F2015041,F201420)。
文摘
目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题,且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题,该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先,通过在3维模型周围均匀设置多个视角组来获取表征模型的多组视图集。为了有效提取视图深层特征,在特征提取网络中引入通道注意力机制;然后,针对Softmax函数输出的视图判别性特征,使用香农熵来选择代表性特征,从而避免多视图特征冗余;最后,基于多个视角组的代表性特征利用投票机制来完成3维模型分类。实验表明:该方法在3维模型数据集ModelNet10上的分类准确率达到96.48%,分类性能突出。
关键词
3维模型分类
注意力机制
香农熵代表性特征
投票机制
Keywords
3D model classification
Attention mechanism
Shannon entropy representative feature
Voting mechanism
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于香农熵代表性特征和投票机制的三维模型分类
高雪瑶
闫少康
张春祥
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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