计算机应用

作者：曹小威, 曲志坚, 徐玲玲, 刘晓红

单位：山东理工大学 计算机科学与技术学院，山东 淄博 255000

关键词：胶囊网络,动态路由算法,池化,三维模型识别,旋转

基金：国家自然科学基金资助项目(61473179):山东省高等学校科技计划项目(J16LN20); 山东省自然科学基金资助项目(ZR2016FM18,ZR2017LF004);山东省高等学校青年创新团队发展计划项目(2019KJN048)。

为解决传统卷积神经网络中大量池化层的引入导致特征信息丢失的问题，依据胶囊网络(CapsNet)使用向量神经元保存特征空间信息的特性，提出了一种用以识别三维模型的网络模型3DSPNCapsNet。使用新的网络结构，提取更具代表性的特征的同时降低了模型复杂度，并提出基于动态路由(DR)算法的DRL算法来优化胶囊权重的迭代计算过程。在ModelNet10上的实验结果表明，相比3DCapsNet以及VoxNet，该网络取得了更好的识别效果，在原始测试集上3DSPNCapsNet的平均识别准确率达到95%，同时验证了该网络对旋转三维模型的识别能力。适当扩展旋转训练集之后，所提网络对各角度旋转模型的平均识别率达到81%。实验结果表明，3DSPNCapsNet对三维模型及其旋转具有良好的识别能力。

来源：2020年第5期

《计算机应用》期刊编辑部

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