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基于偏微分算子的等变3D卷积网络的3D形状图像分类方法.pdfVIP

基于偏微分算子的等变3D卷积网络的3D形状图像分类方法.pdf

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    本发明公布了一种基于偏微分算子的等变3D卷积网络模型的3D形状图像分类方法，利用偏微分算子对卷积核进行参数化建模，对于3D旋转群和各卷积层的特征域求解得到等变卷积核，建立等变3D卷积网络模型PDO‑e3DCNN；PDO‑e3DCNN的输入为3D形状，输出为3D形状的预测分类，用于3D形状分类与识别视觉分析。本发明方法能够有效处理具有方向特征的图片数据，并且往往可以用更少的参数，在数据集上达到更低的3D形状图像分类错误率。

    (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990315 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110288109.X (22)申请日 2021.03.17 (71)申请人 北京大学 地址 10

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