[发明专利]基于深度网络的多组分、多尺度织物三维模型的重构方法在审
| 申请号： | 202211068515.6 | 申请日： | 2022-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN115423944A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 向忠;周骥;周光宝;钱淼 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学;杭州知衣科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 绍兴市知衡专利代理事务所(普通合伙) 33277 | 代理人： | 施春宜 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度网络的多组分、多尺度织物三维模型的重构方法，其包括如下步骤：1)，构建基于无监督学习的织物三维模型的生成对抗神经网络3D‑style‑GAN重构模型，该模型由一个生成器G与两个判别器D和Ds构成；2)，3D‑style‑GAN模型训练；将潜向量空间中的噪声向量输入生成器中，生成器对输入向量进行恢复，生成三维织物模型；3)，将已经学习到的具有特定概率密度分布的噪声向量输入到训练好的3D‑Style‑GAN模型中即可得到各自的重构模型，再进行重构3D模型与真实3D模型的统计特性对比，确定重构模型的效果。本发明能够快速地重构出所需要的多组分、多尺度的织物模型，从而构建起大数据集，为织物模型的数值研究提供便利。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 网络 组分 尺度 织物 三维 模型 方法 | ||
【主权项】：
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