共被期刊论文引用了2次
您的检索式：您选中1篇文献正在查看引证文献汇总
|
|
|
题名
|
作者
|
年代
|
出处
|
被引量
|
| 1 | 基于深度学习的三维数据分析理解方法研究综述显示文摘基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,目前基于深度学习的相关工作多基于三维数据的离散表示,不同的三维数据表达方法与不同的数字几何处理任务对深度学习网络的要求也不同.本文首先汇总了常用的三维数据集与特定任务的评价指标,并分析了三维模型特征描述符.然后从特定任务出发,就不同的三维数据表达方式,对现有的基于深度学习的三维数据分析理解网络进行综述,对各类方法进行对比分析,并从三维数据表达方法的角度进一步汇总现有工作.最后基于国内外研究现状,讨论了亟待解决的挑战性问题,展望了未来发展的趋势. | 李海生 武玉娟 郑艳萍 吴晓群 蔡强 杜军平 | 2020 | 计算机学报2020，43，1： | 22 |
| 2 | Hierarchical Layout Deduction for Furniture Model Retrieval显示文摘3D CAD model retrieval plays a fundamental role in producing impressive and innovative designs easier and faster. However, after decades of efforts, effective retrieval approach for furniture models is still rare. A novel retrieval approach for furniture models, based on a hierarchical layout deduction, is proposed according to the common structure characteristics of furniture. In order to discriminate furniture models effectively both on topological, geometrical and semantic layers, special components for furniture model are defined and a multiresolution furniture model descriptor, attributed hierarchy layout graph,is adopted. To promote the retrieval efficiency, a filtering process, based on random walks method, is applied. Based on hierarchy graph matching, the similarity between two furniture models, is determined. A prototype system is implemented to verify the proposed approach effectiveness. | PAN Wanbin LI Shi WANG Yigang JI Zhongping | 2018 | Chinese Journal of Electronics2018，27，2： | 0 |
您所在的机构暂未开通此部分的功能，请联系管理员