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申请/专利权人：粤港澳大湾区数字经济研究院(福田);深圳市万翼数字技术有限公司
摘要：本申请公开了一种草图序列重建模型的训练方法、几何模型重建方法及设备，所述训练方法包括获取训练数据集；将训练数据集中的训练点云数据输入预设网络模型，通过预设网络模型确定预测草图序列参数以及预测点云边界；基于所述预测草图序列参数、所述预测点云边界、所述标注草图序列参数以及所述标注点云边界确定目标损失项，并基于所述目标损失项对所述预设网络模型进行优化，以得到草图序列重建模型。本申请通过将点云分割任务和草图序列预测任务结合，显著提高网络对深层点云信息的提取，提高参数预测精度，解决了三维点云到草图序列重建中的边界不清晰及无法直接转换成建模序列的问题，大大提高了逆向工程的智能化和效率。
主权项：1.一种草图序列重建模型的训练方法，其特征在于，所述的草图序列重建模型的训练方法包括：获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括若干训练点云数据以及各训练点云数据对应的标注草图序列参数以及标注点云边界；将所述训练点云数据输入预设网络模型，通过预设网络模型确定预测草图序列参数以及预测点云边界；基于所述预测草图序列参数、所述预测点云边界、所述标注草图序列参数以及所述标注点云边界确定目标损失项，并基于所述目标损失项对所述预设网络模型进行优化，以得到草图序列重建模型；其中，所述获取训练数据集，具体包括：获取若干实体三维建模序列数据；对于每个实体三维建模序列数据，将实体三维建模序列数据重构为建模实体；根据所述建模实体确定三维点云模型，将所述三维点云模型投影至预设平面以得到训练点云数据；根据所述训练点云数据确定建模序列隐式场，并基于所述建模序列隐式场确定标注点云边界；将所述实体三维建模序列数据中的草图序列参数向量化以得到标注草图序列参数，以得到一训练数据，其中，所述草图序列参数包括各图元的图元类型和图元属性参数；将得到的所有训练数据构成的集合作为训练数据集。
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百度查询： 粤港澳大湾区数字经济研究院(福田) 深圳市万翼数字技术有限公司 草图序列重建模型的训练方法、几何模型重建方法及设备
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