【技术实现步骤摘要】
本案涉及基于草图的三维模型检索领域，涉及一种基于自适应决策边界三维模型草图检索方法。
技术介绍
1、随着“互联网+3d”大数据时代的兴起，互联网上的三维模型数据规模呈指数级增长。对于三维模型的有效、迅速搜索的市场需求也在迅速增加，因此发展三维模型检索技术变得日益重要。然而，由于三维模型在空间结构和语义细节上的复杂性，传统基于文本和范例的检索方式或是难以全面表达用户的查询意图，或是难以获取检索样本，这使得检索符合用户意图的三维模型变得困难。相较之下，手绘草图能更方便直观地表达物体的几何形状、拓扑结构、空间位置关系等细节，因此已经成为一种最为有效易用且极具前景的检索方式。
2、基于草图的三维模型检索作为三维模型检索领域中的重要方向，正日渐受到广泛关注。目前，三维模型检索方法草图检索方法主要深度学习的方式，深度学习方法避免了人工特征工程的种种弊端，在该领域取得了巨大的成功。然而，目前的三维模型草图检索领域依然存在着许多挑战，其中一个重要挑战是手绘草图的绘制具有很高的主观性与抽象性，低质量草图会扰乱模型的训练，降低模型对草图的辨识度...
【技术保护点】
1.一种基于自适应决策边界三维模型草图检索系统，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边界损失计算如下：
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，语义类别边界获取步骤包括：
4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，角度边界、加性边界获取步骤包括：
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于：每个二维视图通过围绕三维模型的中轴线设置虚拟相机渲染获得，每个虚拟相机从某一个角度渲染一个三维投影
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【技术特征摘要】
1.一种基于自适应决策边界三维模型草图检索系统，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边界损失计算如下：
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，语义类别边界获取步骤包括：
4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，角度边界、加性边界获取步骤包括：
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的系统...
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