25 / 2022-09-10 23:55:43

基于组件感知图路由的三维形状匹配方法

针对现有深度神经网络对非刚性形状局部变形的识别能力不足的问题，提出一种基于组件感知的胶囊图网络(CA-CGNet)三维形状匹配方法。首先，采用基于区域能量的表面网格过分割合并规则，用于对生成的的子面片进行合并以形成组件；其次，采用组件感知的胶囊图路由来充分描述胶囊之间的关系，进而得到更具组件特征表达能力的高级胶囊；通过知识蒸馏策略，在保持精度的前提下，通过减少参数来提高网络的收敛速度；最后，在功能映射函数框架中引入组件约束，并提出了基于组件的语义损失函数。在FAUST、SCAPE、TOSCA和KIDS数据集上的实验结果表明，该方法具有较好的准确性和泛化性。