计算机辅助设计与图形学学报

作者：刘杨圣彦, 潘翔, 刘复昌, 张三元

关键词：多视图卷积网络, 网络深度, 残差网络, 加权损失函数

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.

来源：2019年第6期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

查看计算机辅助设计与图形学学报杂志2019年第6期