一种基于深度学习的动态自适应3D模型生成方法
技术特征：
1.一种基于深度学习的动态自适应3d模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的动态自适应3d模型生成方法，其特征在于，步骤s1中的对图像进行预处理，具体为：
3.如权利要求2所述的基于深度学习的动态自适应3d模型生成方法，其特征在于，步骤s2中的导入步骤s1中的预处理后的图像至特征提取模块中，获取图像的多尺度特征表示；具体为：
4.如权利要求3所述的基于深度学习的动态自适应3d模型生成方法，其特征在于，步骤s3具体为：
5.如权利要求4所述的基于深度学习的动态自适应3d模型生成方法，其特征在于，步骤s4具体为：
6.如权利要求5所述的基于深度学习的动态自适应3d模型生成方法，其特征在于，步骤s5具体为：
7.如权利要求6所述的基于深度学习的动态自适应3d模型生成方法，其特征在于，步骤s6表示为：
技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的动态自适应3D模型生成方法，包括：S1：构建数据集；S2：构建3D模型生成模型，导入S1中的预处理后的图像至特征提取模块中，获取图像的多尺度特征表示；S3：将S2中的多尺度特征表示导入至特征融合模块进行特征融合，获取融合特征；S4：导入S3的融合特征至3D点云生成模块，获取多视角图像特征生成稠密3D点云；S5：相机模块对S4中的稠密3D点云进行特征点匹配，获取匹配3D点云；S6：网格生成模块通过生成对抗网络对S5中的匹配3D点云进行图像生成，获取对应的3D网格，也即最终的3D模型。本发明通过引入自适应加权融合机制，能够在全局结构和细节特征之间取得良好平衡，确保在各种场景下生成高精度的3D模型。
技术研发人员：颜予祺,毛红梅,徐刘斌,辛韩娜
受保护的技术使用者：南昌航空大学
技术研发日：
技术公布日：2024/12/2
文档序号 :
【 40203380 】
技术研发人员：颜予祺,毛红梅,徐刘斌,辛韩娜
技术所有人：南昌航空大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：颜予祺,毛红梅,徐刘斌,辛韩娜
技术所有人：南昌航空大学
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