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龙图腾网恭喜西门子工业软件有限公司申请的专利训练用于3D模型数据库查询的可微分渲染器和神经网络获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115605862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080098810.9，技术领域涉及：G06F16/56；该发明授权训练用于3D模型数据库查询的可微分渲染器和神经网络是由本杰明·普兰谢;拉贾特·维克拉姆·辛格设计研发完成，并于2020-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练用于3D模型数据库查询的可微分渲染器和神经网络在说明书摘要公布了：用于可训练以学习用于对象识别的3D模型数据库的优化查询的可微分网络的系统和方法包括：通过从相异的第二对象的第一对象的3D模型生成2D图像，同时通过第一三重损失函数的梯度下降来优化用于产生2D图像的渲染参数，来训练被配置为可微分渲染器的第一可微分网络。图像之间的视觉变化被最大化。通过生成2D图像的可搜索特征向量来训练被配置为由回归函数定义的卷积神经网络的第二可微分网络。使用通过第二三重损失函数的梯度下降确定的优化神经网络参数来确定特征向量，以实现与第一对象的输入图像的高相关性和与第二对象的图像的低相关性。

本发明授权训练用于3D模型数据库查询的可微分渲染器和神经网络在权利要求书中公布了：1.一种可训练以学习用于对象识别的3D模型数据库的优化查询的可微分网络的系统，所述系统包括：处理器；以及其上存储有由所述处理器执行的模块的非暂时性存储器，所述模块包括：对象的多个3D模型的虚拟表示数据的数据库，所述数据被配置为表示3D空间中的所述对象的表面的点和向量的列表；端到端可微分流水线，包括第一可微分网络和第二可微分网络，其中，所述第一可微分网络被配置为可微分渲染器，所述可微分渲染器被训练以从第一对象的第一3D模型生成第一组2D图像并且从第二对象的第二3D模型生成第二组2D图像，所述第一组2D图像是根据用于产生2D图像的优化渲染参数来渲染的，通过优化的第一三重损失函数的梯度下降来确定的所述渲染参数使针对所述第一3D模型产生的N个图像之间的视觉变化最大化，以及使针对第一模型产生的N个图像与针对第二模型产生的N个图像之间的视觉差异最大化；以及其中，所述第二可微分网络被配置为卷积神经网络，所述卷积神经网络由回归函数定义并且被训练以生成所述第一组2D图像的可搜索特征，所述特征被配置为根据优化的神经网络参数从所述第一组2D图像中提取的特征向量，所述优化的神经网络参数通过优化的第二三重损失函数的梯度下降来确定，以实现与所述第一组2D图像的输入图像的高相关性和与所述第二组2D图像的图像的低相关性。

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