深度跨模态适应模型：基于草图的3D形状检索提升

"基于草图的三维形状检索是一项具有挑战性的任务，因为2D草图和3D形状之间存在着显著的跨模态差异。为了克服这种难题，研究人员陈嘉欣和方毅提出了一种创新的深度跨模态适应模型。该模型的核心组成部分包括两个深度卷积神经网络（CNN）和一个专门的跨模态转换网络。 首先，他们设计了两个度量网络，每个对应于2D草图和3D形状的CNN，运用重要性感知度量学习方法进行训练。这种方法不仅关注特征本身的匹配，还考虑了特征在上下文中的重要性。通过这种方式，模型能够学习到更为精细的特征表示，提高检索的准确性。 接着，他们引入了跨模态转换网络，其目的是减小不同模态间的分歧。该网络负责将2D草图的特征映射到3D形状的特征空间，使得两者能够在一定程度上相互关联。为了优化这个转换过程，他们采用了对抗学习策略，通过增强两种模态数据分布的整体相关性和最小化跨模态平均差异项，来缓解局部语义分歧。 实验在SHREC2013和SHREC2014数据集上进行，结果显示，与现有的最先进的3D形状检索方法相比，基于重要性感知度量学习和跨模态转换的模型在检索性能上取得了显著优势。这项工作强调了从手绘草图快速检索3D形状在实际应用中的潜力，如虚拟现实和自动驾驶等领域。 关键词：基于草图的3D形状检索、跨模态变换、对抗性学习、重要性感知度量学习。这一研究不仅推动了3D形状处理领域的进展，也为其他跨模态领域提供了新的学习和转换思路。"