基于多视图卷积神经网络的三维模型检索方法

摘要

本发明公开了一种基于多视图卷积神经网络的三维模型检索方法，所述方法包括：采用最大池化层合并多个视图特征，再用基于长短期记忆网络的注意力机制动态地计算特征矩阵每个位置的权重，将特征矩阵上的元素进行加权求和从而得到三维模型的特征，通过反向传播算法最小化损失函数学习到最优的权重矩阵；权重矩阵和注意力得分由神经网络自动更新，神经网络训练结束后，将特征进行加权求和，得到三维模型的最终特征描述符；神经网络通过隐藏状态输出单个三维模型的最终特征描述符，根据欧式距离算出与查询模型距离较近的数据库中的其他三维模型从而完成检索任务。本发明可以在视觉域和空间域中挖掘多个视图之间的上下文信息，所提取的三维模型特征也更具鉴别性与显著性，从而提高了检索精度。