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基于网格分割的三维模型轻量化算法及构建金伟祖;潘伟龙【摘要】三维建模指通过三维制作软件构建出具有三维数据的模型.三维建模技术可以大大增加物体的真实感.传统的三维建模技术首先对真实物体进行抽象,用多边形构造物体的三维模型,往往伴随着缓慢的生成速度.为保证三维建模以及模型展现的效率,三维模型的轻量化技术必不可少.基于重复的网格分割算法通过发现重复单元来提高模型展现效率,但是该算法对于单连通模型的效果不佳,因此在引入几何描述符的基础上,提出一种基于网格分割的模型轻量化算法,该算法包括网格分割,单元匹配和网格重建三个环节,算法能够发现经过旋转,缩放,平移后的重复单元,很好的提高轻量化效率.实验表明,该分割算法在网格轻量化中可以取得较高的存储压缩率.【期刊名称】《实验室科学》【年(卷),期】2015(018)005【总页数】4页(P20-23)【关键词】三维模型;模型轻量化;重复单元;网格分割【作者】金伟祖;潘伟龙【作者单位】同济大学软件学院,上海201804;同济大学软件学院,上海201804【正文语种】中文【中图分类】TP37三维模型特有的真实感，使得三维模型在各类应用决策中正得到广泛应用。
如何保证三维建模以及模型展现的效率至关重要，核心问题就是三维模型的轻量化，减少三维模型数据的存储量是研究的焦点之一。
本文具体分析了现有的、基于轻量化的模型分割算法，并分析它们各自的优劣和适用场景，最终在这些算法的基础上提出一种针对模型轻量化的网格分割算法，并以该算法为基础，提出了三维模型的轻量化构建步骤。
1 基于重复单元的轻量化研究重复单元是指模型中相同或相似的部分，这些相似的部分可以通过一系列几何变换来完成。
重复单元的轻量化是指通过提取模型中的重复单元，只保存一份模型数据和几何变换信息代替整个模型，达到大幅度减少数据存储量的目的。
在三维模型中，常常含有很多相似或者可以通过几何变换而变得相似的部分，例如一个建筑中含有很多窗口，而这些窗口模型之间是可以通过平移来转换的，即可以通过保存一份窗口模型的数据和平移信息来实现对窗口的保存，这样就可以使用更少的数据来保存窗口模型。
图片简介:本说明书实施例提供了半监督语义分割模型训练方法、识别方法和装置，根据实施例的半监督语义分割模型训练方法，首先通过获取人工对第一图像中的待标注对象进行标注后得到的第一监督数据，进而通过第一监督数据训练得到对待标注对象的识别率相对较高的全监督语义分割模型。
利用全监督语义分割模型对未经过人工标注的第二图像中的待标注对象进行标注，得到第二监督数据。
再利用经过人工标注得到的第一监督数据和经过全监督语义分割模型标注得到的第二监督数据训练半监督语义分割模型，并利用半监督语义分割模型对第一图像、第二图像和随机扰动项进行识别，得到第三监督数据。
最后通过第一、第二和第三监督数据对半监督语义分割模型再次训练。
技术要求1.半监督语义分割模型训练方法，所述半监督语义分割模型用于对图像中的待标注对象进行标注；包括：获得每一张第一图像的第一监督数据；每一张第一图像的第一监督数据为针对该第一图像中的待标注对象进行人工标注后得到的数据；利用各第一监督数据训练全监督语义分割模型；将至少一张第二图像输入所述全监督语义分割模型；其中，每一张第二图像中包括待标注对象；由所述全监督语义分割模型对每一张第二图像中的待标注对象进行标注，获得每一张第二图像的第二监督数据；利用各第一监督数据和各第二监督数据训练所述半监督语义分割模型；生成随机扰动项；将至少一张所述第一图像、至少一张所述第二图像和所述随机扰动项输入所述半监督语义分割模型，获得每一张图像的第三监督数据；所述每一张图像的第三监督数据为由所述半监督语义分割模型对该图像中的待标注对象进行标注后得到的数据；利用各第三监督数据、各第一监督数据和各第二监督数据，对所述半监督语义分割模型进行训练。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述随机扰动项的个数为至少两个；所述将至少一张所述第一图像、至少一张所述第二图像和所述随机扰动项输入所述半监督语义分割模型，获得每一张图像的第三监督数据，包括：针对每一个随机扰动项，将至少一张所述第一图像、至少一张所述第二图像和该随机扰动项输入所述半监督语义分割模型，获得在输入该随机扰动项时至少一张所述第一图像和至少一张所述第二图像中的每一张图像的第三监督数据；所述利用各第三监督数据、各第一监督数据和各第二监督数据，对所述半监督语义分割模型进行训练，包括：针对所述每一张图像，计算在输入不同随机扰动项时所获得的不同的第三监督数据之间的差异，得到该图像的第一监督损失；针对每一张第一图像，计算该第一图像的第三监督数据与该第一图像的第一监督数据之间的差异，得到该第一图像的第二监督损失；针对每一张第二图像，计算该第二图像的第三监督数据与该第二图像的第二监督数据之间的差异，得到该第二图像的第二监督损失；利用得到的各第一监督损失和各第二监督损失，对所述半监督语义分割模型进行训练。
三维网格的Mean Shift并行分割算法孙晓鹏;荣丹【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2013(034)001【摘要】为克服Mean Shift算法复杂度高、速度慢的缺点,提出了一种改进的三维网格模型Mean Shift并行分割算法.该方法基于Mean Shift的基本思想和GPU 的高性能并行计算能力,基于离散测地距离的局部极值提取三维网格模型的显著特征点,自显著特征点开始并发执行Mean Shift算法,实现了有意义的分割.与同类算法相比,该算法提高计算运行效率、改善了分割效果.%In order to overcome the shortcomings of the mean shift method for its complex computational requirement, an improved 3D mesh model mean shift parallel segmentation algorithm is presented. Based on the ideas of Mean Shift and high performance parallel computing capacity of the GPU, firstly, the salient feature points are extracted on 3D mesh model using discrete geodesic distance of the local extreme point, and then the Mean Shift algorithm is parallel executed from the salient feature, so that the algorithm achieves the meaningful division. Compared with other similar algorithms, the computational efficiency and the effect of the segmentation are imropved.【总页数】5页(P230-234)【作者】孙晓鹏;荣丹【作者单位】辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116029;大连大学辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室,辽宁大连116622;辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116029【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于多层k路划分的三维网格并行任务分配策略 [J], 于方;郑晓薇;孙晓鹏2.基于三维网格的最短路径并行算法研究 [J], 武亮亮;郑晓薇3.基于SMP集群的三维网格多粒度混合并行编程模型 [J], 于方;郑晓薇;孙晓鹏4.面向局部突起的三维网格分割算法研究 [J], 华顺刚;李世皓5.三维网格表面的分层分割算法 [J], 严京旗;施鹏飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于半监督学习的图像分割技术研究图像分割技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，它的主要目的是将一张图像分割成不同的区域或者对象，为图像处理和图像识别提供基础。
目前，图像分割技术已经广泛应用于医学图像处理、人体姿态识别、智能交通等领域。
然而，传统的图像分割技术仍然存在许多问题，例如模型复杂、效率低下等，因此研究基于半监督学习的图像分割技术具有重要的实际意义。
半监督学习是机器学习中的一种方法，它是有监督学习和无监督学习的结合。
在图像分割中，半监督学习可以利用未标记的图像来增加分割模型的准确性，提高图像分割的效果。
半监督学习还可以降低人工标记样本的负担，提高数据利用率。
因此，基于半监督学习的图像分割技术成为了当前研究的热点之一。
基于半监督学习的图像分割技术主要分为两种方法：基于图嵌入和基于生成对抗网络。
基于图嵌入的方法将图像分割看作是一个图中节点的分类问题，用图嵌入的方法将图像中的像素点转化为节点，并构建节点间的连接关系。
然后，利用以往的已标记数据训练基本模型，再利用未标记的数据进行训练，进一步提高模型的准确性。
基于生成对抗网络的方法则使用生成器和判别器两个神经网络对图像进行分割。
生成器负责将输入的图像分割成不同的对象，判别器则负责判断生成器分割结果的真实性。
这种方法的优点是可以避免训练数据的过拟合问题，增加模型的鲁棒性。
在基于半监督学习的图像分割技术中，常用的误差函数有像素级别的误差函数和区域级别的误差函数。
像素级别的误差函数计算每一个像素点的分类结果与标签之间的误差，因此计算精度高，但计算量大，速度较慢。
区域级别的误差函数则将图像分成若干个区域，计算每个区域的分类误差，运算速度较快。
因此，在实际应用中，可以根据需要选择不同的误差函数，以达到更好的效果。
除了误差函数外，正则化算法也可以提高基于半监督学习的图像分割技术的效果。
其中，拉普拉斯正则化是一种常用的正则化方法，它可以在未标记的数据上学习到更加平滑的模型参数，进而提高模型的泛化能力。
基于半监督学习的语义分割算法研究语义分割是计算机视觉领域中的一个重要问题。
目的是把图像中每一个像素映射成对应的类别，这对于图像分析、自动驾驶等应用非常有用。
常见的语义分割方法包括像素嵌入、卷积神经网络等。
这些方法虽然有着出色的表现，但是样本标记成本高昂，数据集不够完备，甚至是分布不平衡都会影响算法的性能。
为了克服这些问题，半监督学习成为了一种应对语义分割问题的有效手段。
半监督学习利用未标记样本和少量标记样本来构建分类器，显著降低了模型标记成本。
同时，半监督学习还可以获得更优秀的泛化性能，因为未标记样本可以提供更全面更细节的信息。
目前，基于半监督学习的语义分割算法已成为研究热点，下面将介绍一些常见的半监督学习方法在语义分割中的应用以及其中的难点。
1.基于半监督图卷积神经网络的语义分割半监督图卷积神经网络是一种可以处理图像、语音和文本等数据的全新神经网络结构。
图卷积神经网络发展到今天已经成为CNN和RNN之外的第三种深度学习技术，被广泛应用于图像分类、节点分类和图形表示等问题。
与传统卷积神经网络不同，图卷积神经网络的基础不是卷积核，而是卷积图和卷积邻接矩阵。
使用半监督图卷积神经网络进行语义分割时，每个像素点对应一个节点，相邻的节点之间在卷积邻接矩阵中连接一条边。
通过使用非监督学习训练的卷积神经网络可以预测未标记样本的标签，提高了语义分割的精度。
2.基于生成性对抗网络的语义分割生成性对抗网络是一种通用的无监督学习模型，可以训练出逼真的样本模型。
在语义分割中，生成性对抗网络可以通过两个深度神经网络来进行训练：一个生成网络（可以理解为半监督学习中的预测模型），另一个判别网络（可以理解为半监督学习中的标记模型）。
生成网络的任务是生成与输入图像类似的图像，而鉴别网络的任务是区分生成的图像与真实图像。
在语义分割中，判别器网络训练时需要使用实际标记的图像数据，而生成器网络则可以使用实际标记和未标记的图像数据训练。
基于半监督深度学习的语义分割半监督深度学习的语义分割技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
语义分割旨在将图像中的每个像素分配给特定的语义类别，从而实现对图像的精细级别理解。
然而，传统的语义分割方法通常需要大量标记好的训练数据，这在实际应用中往往是昂贵且耗时的。
半监督深度学习技术通过利用有标签和无标签数据来解决这个问题，为语义分割任务提供了一种有效且经济实用的解决方案。
半监督深度学习方法基于深度神经网络模型，通过利用无标签数据来增强模型训练。
传统监督学习方法通常使用有标签数据训练模型，但这种方法在大规模图像数据集上往往需要耗费大量时间和精力来手动标注每个像素。
相比之下，半监督学习可以利用无标签数据来提供额外信息，并通过联合优化有标签和无标签样本之间的相互关系来提高模型性能。
在半监督深度学习中，一种常见且有效的方法是使用生成对抗网络（GAN）来进行语义分割。
GAN由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式来提高模型的性能。
生成器负责生成分割结果，判别器则负责评估生成结果的真实性。
通过训练生成器和判别器，模型可以逐渐提高对图像语义的理解能力。
此外，半监督深度学习还可以利用自监督学习来进行语义分割。
自监督学习是一种无监督学习方法，通过利用图像自身的信息来进行训练。
在语义分割任务中，可以通过将图像中的某些区域遮盖或删除，并要求模型预测被遮盖或删除区域的标签来实现自监督学习。
这种方法可以利用大量无标签数据进行训练，并且能够提高模型在真实数据上的性能。
此外，在半监督深度学习中还有一种常见方法是使用半监督聚类技术进行语义分割。
聚类是一种将相似样本归类到同一组别的技术，在半监督聚类中，使用有标签样本和无标签样本共同训练聚类模型，并将聚类结果作为图像的语义分割结果。
这种方法可以利用无标签数据进行训练，并且能够有效地利用数据分布信息进行语义分割。
总结起来，基于半监督深度学习的语义分割技术通过充分利用有标签和无标签数据来提高模型性能。
基于半监督深度学习的语义分割第一章：引言语义分割是计算机视觉领域的重要问题之一，旨在将图像中的每个像素标记为属于哪个语义类别。
该任务具有广泛的应用，包括自动驾驶、医学图像分析、图像编辑等。
然而，语义分割面临着像素级标注昂贵的问题，因为需求大量标记样本。
针对这一问题，半监督深度学习提供了一种有效的解决方法，可以利用未标记样本进行模型训练。
第二章：半监督深度学习简介2.1 深度学习概述深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络模拟人脑的工作原理，具有强大的学习能力和表达能力。
2.2 监督学习与半监督学习监督学习利用有标签的数据进行模型训练，而半监督学习则既利用有标签的数据，也利用未标记的数据进行训练，提供更多的信息用于模型学习。
2.3 半监督深度学习算法半监督深度学习算法结合了深度学习和半监督学习的思想，可以通过利用未标记样本的特征信息来提高模型性能。
第三章：传统语义分割方法综述3.1 基于传统机器学习的方法传统语义分割方法通常基于手工提取的特征和分类器进行像素级别的分类，但难以捕捉到图像的高层语义信息。
3.2 基于深度学习的方法深度学习方法通过卷积神经网络（CNN）进行特征提取和像素分类，取得了显著的成果，但仍然需要大量的有标签样本。
第四章：半监督深度学习在语义分割中的应用4.1 基于半监督迁移学习的方法半监督迁移学习利用已标记样本的知识，将其迁移到未标记样本中，从而提高模型的泛化能力。
4.2 基于生成对抗网络的方法生成对抗网络（GAN）可以通过生成器和判别器的对抗过程，生成逼真的未标记样本，并利用这些样本进行模型训练。
4.3 基于自监督学习的方法自监督学习利用无监督的目标进行模型训练，例如通过图像旋转、颜色变换等方式生成伪标签，在无需人工标注的情况下进行模型训练。
第五章：实验与评估5.1 数据集与实验设置选择合适的数据集进行实验，并设置合理的实验参数，以评估半监督深度学习在语义分割中的性能。
5.2 实验结果与对比分析对比半监督深度学习方法与传统方法的性能差异，并进行结果分析，展示半监督深度学习在语义分割中的优势。
基于半监督学习的图像分类与分割方法研究进展图像分类和分割是计算机视觉领域的重要任务，在许多应用中起着至关重要的作用。
然而，由于标注数据的昂贵和耗时，仅依靠有标注的数据进行图像分类与分割是不可行的。
因此，半监督学习方法在图像分类与分割中得到了广泛的应用并取得了显著的研究进展。
本文将对基于半监督学习的图像分类与分割方法的研究进展进行综述。
一、半监督学习概述半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习范式。
它利用少量有标注的数据和大量无标注的数据进行学习，以提高模型的泛化能力。
在图像分类与分割任务中，利用无标注数据进行半监督学习可以充分利用数据的潜在信息，提高分类与分割的准确性。
二、基于半监督学习的图像分类方法1. 图像标签传播算法图像标签传播算法是一种基于图模型的半监督学习方法，通过将标记样本的标签信息传播到未标记的样本上，从而实现图像分类。
该方法假设空间上相邻的像素或区域具有相似的标签，利用这种相似性进行标签传播。
标签传播算法在图像分类中取得了较好的效果，但对图像中存在的噪声和纹理信息不敏感。
2. 基于图生成的方法基于图生成的方法是一种利用无标注数据生成图像标签的半监督学习方法。
该方法首先利用无标注数据构建图模型，然后通过图像生成模型来生成标签信息，并使用生成模型学习得到的标签进行分类。
这种方法在大规模无标注数据上实现了较好的效果，但对于小规模数据集表现较差。
三、基于半监督学习的图像分割方法1. 图割算法图割算法是一种经典的半监督学习方法，广泛应用于图像分割任务中。
该算法通过在图像中构建图模型，并利用图割算法进行优化，将图像分割为不同的区域。
图割算法在图像分割中获得了较好的分割效果，但对于复杂的图像场景仍存在一定的挑战。
2. 基于聚类的方法基于聚类的方法是一种常用的半监督学习方法，通过将图像像素划分为不同的聚类簇来实现图像分割。
该方法首先利用无标注数据进行聚类，然后根据聚类结果将像素分配到相应的簇中，从而实现图像分割。
