[发明专利]一种基于深度学习的三维物体重建算法在审
| 申请号： | 202110563571.6 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113393582A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 贾海涛;刘欣月;张诗涵;李玉琳;邹新雷;任利;许文波;罗俊海 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T17/20 | 分类号： | G06T17/20;G06T19/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的三维物体重建算法，包括：输入多个从任意角度获得的物体二维图像并进行预处理，建立卷积神经网路，将二维图像作为训练数据输入到建立的卷积神经网络中进行训练，将待测的二维图像输入到训练好的卷积神经网络模型中，卷积神经网络模型输出三维重建结果。本发明中，所述的卷积神经网络模型包括编码器、解码器、多视图特征组合模块。其中，编码器的输入为多视角的二维图像，输出为二维特征向量，需将其转换为三维信息；将三维信息输入到解码器中，得到单幅图像的三维预测体素占用；再通过多视图特征组合模块，得到最终的预测体素占用。在测试阶段，根据分层预测策略预测所得的0‑1占用与地面真实占用来计算准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 三维 物体 重建 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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