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申请/专利权人：燕山大学
摘要：本发明公开了一种基于双层次结构的草图识别方法，针对目前多数草图识别方法未考虑形状特征的现状，该方法提出利用双层次结构同时编码形状特征和视觉特征用于草图识别。包括：获取两种格式的草图样本，基于卷积神经网络提取深度特征的层次化思想构建多层次形状网络，通过构建多尺度残差块、内层残差块和外层残差块搭建多层次视觉网络。基于草图样本，使用交叉熵损失训练形状网络，使用交叉熵损失和权重压缩三元组中心损失训练视觉网络。将形状网络、视觉网络与乘法融合层结合获取双层次结构。最后，将草图测试样本输入双层次结构进行识别测试。本发明不要求草图样本含有笔画信息，且无需微调过程，训练过程简单，草图识别效果具有明显优势。
主权项：1.一种基于双层次结构的草图识别方法,其特征在于，该方法包括：获得两种格式的草图样本，所述两种格式的草图样本包括二维图像和二维点集合；基于卷积神经网络提取深度特征的层次化思想构建多层次形状网络；通过构建多尺度残差块、内层残差块和外层残差块搭建多层次视觉网络；利用交叉熵损失训练多层次形状网络，利用交叉熵损失和权重压缩三元组中心损失训练多层次视觉网络；将训练后的多层次形状网络、多层次视觉网络与乘法融合层结合，获得双层次结构，并将两种格式的草图样本输入至双层次结构获得识别结果；所述双层次结构包括：多层次形状网络、多层次视觉网络、权重压缩三元组中心损失和乘法融合层，其中权重压缩三元组中心损失函数为 其中，xi∈Rd为第i个草图特征，为xi所属类型yi的特征中心，cj∈Rd为异类特征中心，为被随机选出的负中心，d为特征维数，D·为欧式距离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 燕山大学 一种基于双层次结构的草图识别方法
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