数据类型为三角网格,假设输入为三角网格的中心点、角向量、法向量以及临边下标、设计一段用于提取三维模型中直线特征的神经卷积网络的代码
时间: 2024-01-21 15:17:45 浏览: 19
假设我们的输入数据为:
- 中心点:$P = \{p_1, p_2, ..., p_n\}$
- 角向量:$V = \{v_1, v_2, ..., v_n\}$
- 法向量:$N = \{n_1, n_2, ..., n_n\}$
- 临边下标:$E = \{(e_{11}, e_{12}), (e_{21}, e_{22}), ..., (e_{m1}, e_{m2})\}$
其中,$n$ 表示三角网格中的点数,$m$ 表示三角网格中的边数。
下面是基于 PyTorch 的神经卷积网络的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class LineFeatureExtractor(nn.Module):
def __init__(self):
super(LineFeatureExtractor, self).__init__()
# 定义卷积层
self.conv1 = nn.Conv2d(6, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv4 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# 定义全连接层
self.fc1 = nn.Linear(256, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 64)
self.fc3 = nn.Linear(64, 2)
def forward(self, P, V, N, E):
# 构造边的特征向量
H = torch.cat((P[E[:, 0]], V[E[:, 1]], N[E[:, 0]], N[E[:, 1]]), dim=1)
# 前向传播
x = torch.unsqueeze(H, 0)
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.relu(self.conv3(x))
x = F.relu(self.conv4(x))
x = x.view(-1, 256)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
```
该神经卷积网络的输入为中心点 $P$、角向量 $V$、法向量 $N$ 和临边下标 $E$,输出为每条边是否为直线的概率。在前向传播中,我们首先通过将 $P$、$V$、$N$ 和 $E$ 拼接起来构造边的特征向量 $H$。然后,我们将其输入到卷积层和全连接层中,最终输出每条边是否为直线的概率。