基于多模态融合的开放域三维模型检索算法

摘要：

为了满足开放域下海量新增模型数据的管理和检索需求,提出开放域三维模型检索算法,可以有效地利用多模态信息的语义一致性.借助无监督算法探寻未知样本间的类别信息,利用该类别信息实现网络模型的参数优化,使得网络模型在开放域条件下具有更好的模型表征性能及检索结果.提出基于Transformer结构的层级化多模态信息融合模型,有效地剔除了多模态间的冗余信息,得到鲁棒性更强的模型表征向量.在数据集Model-Net40上进行实验,通过与其他典型算法的对比实验可知,所提方法在mAP指标上优于所有的对比方法,验证了该方法在检索性能提升上的有效性.

关键词：机器视觉、多模态融合、开放域检索、三维模型

所属期刊栏目：58

分类号：TP37(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市多元投入基金重点资助项目21JCZDJC00700

在线出版日期：2023-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：61-70