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基于生成对抗网络的三维模型多形式检索
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基于生成对抗网络的三维模型多形式检索
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第10-16页
　　　　1.1 研究背景与意义第10-11页
　　　　1.2 国内外研究现状第11-14页
　　　　　　　　1.2.1 基于内容的三维模型检索第11-12页
　　　　　　　　1.2.2 三维模型和文本的跨媒体检索第12-14页
　　　　1.3 本文主要研究内容和创新点第14-15页
　　　　　　　　1.3.1 研究内容第14页
　　　　　　　　1.3.2 创新点第14-15页
　　　　1.4 论文组织结构第15-16页
第二章 相关网络模型第16-21页
　　　　2.1 卷积神经网络第16-17页
　　　　2.2 生成对抗网络第17-19页
　　　　　　　　2.2.1 原始生成对抗网络第17-18页
　　　　　　　　2.2.2 条件生成对抗网络第18-19页
　　　　　　　　2.2.3 辅助分类器生成对抗网络第19页
　　　　2.3 自编码器网络第19-20页
　　　　2.4 本章小结第20-21页
第三章 基于组对深度特征学习的三维模型检索第21-33页
　　　　3.1 GPDFL网络模型第21-22页
　　　　3.2 组对特征提取第22-25页
　　　　　　　　3.2.1 视图描述符的生成第22页
　　　　　　　　3.2.2 潜在特征的生成第22-24页
　　　　　　　　3.2.3 类别特征的生成第24页
　　　　　　　　3.2.4 特征融合第24-25页
　　　　3.3 训练过程第25-26页
　　　　3.4 实验第26-32页
　　　　　　　　3.4.1 数据集第26-27页
　　　　　　　　3.4.2 参数影响第27-29页
　　　　　　　　3.4.3 与不同方法的比较第29-31页
　　　　　　　　3.4.4 与不同损失的比较第31-32页
　　　　　　　　3.4.5 网络架构的分析第32页
　　　　3.5 本章小结第32-33页
第四章 基于生成对抗网络的三维模型和文本的跨媒体检索第33-43页
　　　　4.1 MACGAN网络模型第33-36页
　　　　　　　　4.1.1 网络框架第34-35页
　　　　　　　　4.1.2 优化第35-36页
　　　　4.2 MACGAN-AE网络模型第36-39页
　　　　　　　　4.2.1 网络框架第36-38页
　　　　　　　　4.2.2 优化第38-39页
　　　　4.3 实验第39-42页
　　　　　　　　4.3.1 数据集第39页
　　　　　　　　4.3.2 参数影响第39-40页
　　　　　　　　4.3.3 与不同方法的比较第40-41页
　　　　　　　　4.3.4 进一步分析第41-42页
　　　　4.4 本章小结第42-43页
第五章 全文总结和展望第43-45页
　　　　5.1 全文总结第43页
　　　　5.2 工作展望第43-45页
参考文献第45-49页
攻读硕士学位期间的主要成果第49-50页
致谢第50页

本篇论文共50页，点击这进入下载页面。
 
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