[发明专利]一种基于深度学习的自适应通道注意力三维重建方法在审
| 申请号： | 202210034030.9 | 申请日： | 2022-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN114463492A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 辛月兰;谢琪琦 | 申请（专利权）人： | 青海师范大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T7/55;G06V10/44;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳知帮办专利代理有限公司 44682 | 代理人： | 刘瑞芳 |
| 地址： | 810000 青*** | 国省代码： | 青海;63 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于深度学习的自适应通道注意力三维重建方法，该方法通过卷积神经网络对图片进行特征提取，利用SE模块优化三维代价体正则化过程，并对网络进行训练。在DTU数据集上的实验结果表明，相比于传统方法和其他基于深度学习的方法，此网络在Comp和Overall两个方面都有了一定幅度的提升，同时，点云模型的可视化结果也有了明显改善。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 自适应 通道 注意力 三维重建 方法 | ||
【主权项】：
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