[发明专利]一种基于迁移学习的3D模型图像的构建方法有效
| 申请号： | 202010146696.4 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111340964B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 才华;孙俊;王爽;赵智 | 申请（专利权）人： | 长春中国光学科学技术馆;长春理工大学 |
| 主分类号： | G06T19/20 | 分类号： | G06T19/20;G06N3/0495;G06N3/096 |
| 代理公司： | 长春市吉利专利事务所(普通合伙) 22206 | 代理人： | 李晓莉 |
| 地址： | 130117 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 一种基于迁移学习的3D模型图像的构建方法属于3D模型图像的构建技术领域。本发明在原有的卷积神经网络前加入DensePose技术，首先对原始图像3D模型化，再计算出它的卷积特征，同时随机初始化自动生成的图像，接着以内容损失为优化目标，通过梯度下降法逐步改变自动生成的图像，经过一定的步数后，得到的自动生成的图像是希望获得的最终的风格迁移后的图像。在这个过程中，内容损失越来越小，除了还原图像原本的“实物内容”之外，同时还原图像的“风格”。Gram矩阵可以在一定程度上反映原始图像的“风格”。最终产生的图像既保留了内容有保留了风格，最终还原出来的图像立体化更明显。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 模型 图像 构建 方法 | ||
【主权项】：
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