一种基于双分支深度学习的CAD图纸检索方法及系统

摘要

本发明提出一种基于双分支深度学习的CAD图纸检索方法，包括CAD图纸标注，双支深度卷积网络构建，包括获取样本浅层深度特征的共享层、类间特征提取分支和类内特征分支；进行损失函数设置，三元测试组的构建，训练样本的构建，包括从CAD图纸库中以随机抽取的方式，选取具有不同构成的三元图例组作为训练样本，每组图例中保证至少有两个图例是属于同一对象或类别；对每组图例进行锚图例、正图例和负图例的分配；空间映射，根据训练样本对双支深度卷积网络进行训练，将CAD图纸从原始的图像空间映射到特征表达向量空间；对于任意待检索CAD图纸，利用训练好的双支深度卷积网络实现空间映射，获取匹配结果。