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基于规范等变转换算子神经网络的三维物体形状分类方法技术
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文档序号:31083205
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本发明公布了一种基于规范等变转换算子的神经网络的三维物体形状识别方法,创建用于实现模型规范等变性的等变转换算子,再将全局坐标系投影到局部坐标系,并基于规范等变性实现模型的旋转不变性,用于高效地进行三维物体分类与识别视觉分析。本发明构造并训练...
该专利属于北京大学所有,仅供学习研究参考,未经过北京大学授权不得商用。
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