一种针对PointCNN可解释性的可视分析方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种针对PointCNN可解释性的可视分析方法,属于可视化技术领域。该方法包括:S1:将三维人体点云三维坐标输入到待研究的目标神经网络模型中进行预测,获取所需研究数据;目标神经网络是采用PointCNN网络结构对于人体点云部位分割实现歧义点消除的神经网络模型;S2:提取所需研究数据,具体包括各层网络参数、特征信息、各层点云数据和预测结果点云详细信息;S3:将得到的点云、特征信息和网络参数进行关联,输出并存储关系矩阵;S4:将建立关联的点云、特征信息和网络参数以可视化的方式呈现出来,从多个方面对PointCNN进行分析。本发明有利于更好的掌握PointCNN的运作机制以及网络中的细节。
基本信息
专利标题 :
一种针对PointCNN可解释性的可视分析方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114549806A
申请号 :
CN202210210368.5
公开(公告)日 :
2022-05-27
申请日 :
2022-03-04
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
秦红星何佳燚
申请人 :
重庆邮电大学
申请人地址 :
重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
代理机构 :
北京同恒源知识产权代理有限公司
代理人 :
廖曦
优先权 :
CN202210210368.5
主分类号 :
G06T19/20
IPC分类号 :
G06T19/20 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T19/00
对用于电脑制图的3D模型或图像的操作
G06T19/20
3D图像的编辑,例如:改变形状或颜色,排列物体或定位部件
法律状态
2022-06-14 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 19/20
申请日 : 20220304
申请日 : 20220304
2022-05-27 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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