发明公开
- 专利标题： 基于深度学习的三维物体识别方法
-
申请号： CN202211005938.3申请日： 2022-08-22
-
公开(公告)号： CN115359475A公开(公告)日： 2022-11-18
- 发明人: 周伟 , 肖亿 , 郑黎 , 漆仲黎 , 赵怡恒 , 易军 , 黄河 , 刘洪 , 赵猛
- 申请人： 重庆科技学院
- 申请人地址： 重庆市沙坪坝区大学城东路20号
- 专利权人： 重庆科技学院
- 当前专利权人： 重庆科技学院
- 当前专利权人地址： 重庆市沙坪坝区大学城东路20号
- 代理机构： 重庆蕴博君晟知识产权代理事务所
- 代理商 王玉芝
- 主分类号： G06V20/64
- IPC分类号： G06V20/64 ; G06V10/82 ; G06V10/80 ; G06V10/764 ; G06V10/40 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明提供一种可用于三维物体识别方法，首先通过采集三维物体数据，同时加入三维物体识别的公共数据作为数据集，通过反射模型渲染图像,映射为均匀水平方向上的2D图像序列，然后对2D图像序列使用数据增强，将预处理后的图像输入到ResNeXt分类网络，利用ResNeXt的前22层提取语义特征，并对语义特征进行最大化操作获得全局混合特征，通过注意力扩展模块提取全局混合特征特征。另外，利用带标签平滑的分类模块来分类特征。
