一种基于卷积神经网络的3D打印图形识别方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的3D打印图形识别方法，将同一对象的两个不同拍摄角度的图片分别输入第一特征提取模型、第二特征提取模型中并提取图像特征，并得到对应的预测标签，将得到的两个预测标签以及图片的原始预设标签分别输入到判别模型中得到识别结果；所述判别模型的损失值包括第一特征提取模型输出的预测标签与原始预设标签、第二特征提取模型输出的预测标签与原始预设标签以及第一特征提取模型输出的预测标签与第二特征提取模型输出的预测标签之间的损失值。本发明通过第一特征提取模型、第二特征提取模型有效提高了判别模型的精度，具有较好的实用性。