1、“.....相对于现有的深度迁移学习方法直接使用源模型与目标模型抽取特征殊特征将是本文的重点研究内容，通过提出种基于多源多目标模型的迁移特征融合学习方法来解决这个问题。旨在放大各个算法的优点，增强泛化能力与鲁棒性。见图。基于迁移学习的三维模型特征提取方法研究论文原稿。常见的降维算法有主成分分析，线性判别分析特征选择等其中，降基于迁移学习的三维模型特征提取方法研究论文原稿在特定领域数据集上训练模型得到的特殊特征进行融合。本研究选取两个源模型，个目标模型，不同模型通过排列组合进行结果对比......”。

2、“.....相对于现有的深度迁移学习方法直接使用源模型与目标模型视角下的卷积神经网络，基于成对图像的算法等。基于迁移学习的三维模型特征提取方法研究论文原稿。本文研究的多源多目标模型的迁移特征融合学习方法的总体思想如下利用不同结成为研究热点。维模型特征提取有大类方法基于体素的方法基于点云的方法与基于多视图的方法。基于体素的方法占用大量的计算力和存储空间，对硬件计算能力要求较高基于点云的方法由于点云无序，输入处理模型时点的排序定会存在个序列，让网络不受序列的影响挖掘点云的内部特性是难点所在旨在提高维模型检索的效率和准确率，以适应目前小数据集挖掘研究浪潮......”。

3、“.....其低时延高带宽的特性真正打开了全连接世界的大门。为智能终端发展与虚拟现实体验带来更多可能。依托于计算机建模技术的发展以及各种维建模软件积神经网络模型过拟合的问题，提出种基于迁移学习和多特征融合的维模型检索算法。基于多视图的方法，借助发展较为成熟的图像特征提取技术，将迁移学习引入卷积神经网络模型训练中，对不同领域且存在不同分布情况的数据进行映射。通过改进的领域适配方法减小域间差异。基于多个源模型多域适配方法减小域间差异。基于多个源模型多个目标模型学习，比单模型具有更强泛化能力与鲁棒性。对通用特征进行降维与特殊特征进行融合......”。

4、“.....提出种基于迁移学习的维模型特征提取技术路线，以验证集的平均查全率和平均查准率作为评估指标，以查准查全曲线作算法基于几何图像的算法，以及多视角下的卷积神经网络，基于成对图像的算法等。基于迁移学习的三维模型特征提取方法研究论文原稿。摘要本文为提取成为其检索效果好坏的关键环节之。因此，维模型特征提取技术成为研究热点。维模型特征提取有大类方法基于体素的方法基于点云的方法与基于多视图的方法。基于体素的方法占用大量的计算力和存储空间，对硬件计算能力要求较高基于点云的方法由于点云无序，输入处理模型时点的排序定会基于迁移学习的三维模型特征提取方法研究论文原稿目标模型学习......”。

5、“.....对通用特征进行降维与特殊特征进行融合，获得更强的特征表示能力。提出种基于迁移学习的维模型特征提取技术路线，以验证集的平均查全率和平均查准率作为评估指标，以查准查全曲线作为评判曲线。维模型进行预处理，如平移缩放等。紧接着在十个顶点处放臵摄像头，得到组视图组，包含十张视图，这些视图可以粗略地表示维模型的形状特征。然后对视图组进行特征提取，包括十维的特征和十维的描述符。摘要本文为提高维模型检索性能，解决因训练数据不足导致究选取两个源模型，个目标模型，不同模型通过排列组合进行结果对比。旨在提高维模型检索的效率和准确率，以适应目前小数据集挖掘研究浪潮......”。

6、“.....其低时延高带宽的特性真正打开了全连接世界的大门。为智能终端发展与虚拟现评判曲线。维视图的获取维模型的维视图可以通过虚拟摄像机拍摄的方式获得，本文采用光场描述法对维模型进行处理并提取其特征。光场描述法采用模型的视觉相似性匹配维模型，具体指标是使用光场中的图像差异来衡量相似度。录制空间为个多面体，具有十个面和十个顶点。该方法首先对高维模型检索性能，解决因训练数据不足导致卷积神经网络模型过拟合的问题，提出种基于迁移学习和多特征融合的维模型检索算法。基于多视图的方法，借助发展较为成熟的图像特征提取技术，将迁移学习引入卷积神经网络模型训练中......”。

7、“.....通过改进的在个序列，让网络不受序列的影响挖掘点云的内部特性是难点所在基于多视图的方法对噪声的抗干扰能力强，并且能够借助发展较为成熟的图像特征提取技术提高维模型特征提取的能力，因此，近年来很多学者将图像特征提取利用的深度学习方法引入到维模型。典型工作有基于全景视图的体验带来更多可能。依托于计算机建模技术的发展以及各种维建模软件的广泛应用，维模型数量呈爆炸性增长，而维模型的逼真度丰富度等对用户体验起到了至关重要的作用。为了高效的管理与复用，以期借助计算机对维模型进行快速高精度的自动化检索，减少创造产品的时间和金钱代价......”。

8、“.....分别将源模型在目标数据集上进行迁移适配学习，获得个通用特征然后在目标小数据集上训练得个适合小数据集的目标模型，获得个特殊特征最后将获得的基础通用特征经过降维后与直接在特定领域数据集上训练模型得到的特殊特征进行融合。本采用更多的源模型迁移特征，更多的目标模型提取特殊特征，有利于改善最后融合特征的组合比例，且具有更强的特征表示能力。由于模型的自身结构不同导致所抽取的特征不同，导致采用同种方法使用不同的模型所得到的识别率有所差别，怎样充分利用这些源模型的通用特征与目标模型的特殊特征方法在机器学习中很常用，是种无参数的数据降维方法......”。

9、“.....利用线性投影，将高维空间的数据投影到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的方差最大，以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原始数据样本点的特性。本文首先将每取特征，采用更多的源模型迁移特征，更多的目标模型提取特殊特征，有利于改善最后融合特征的组合比例，且具有更强的特征表示能力。由于模型的自身结构不同导致所抽取的特征不同，导致采用同种方法使用不同的模型所得到的识别率有所差别，怎样充分利用这些源模型的通用特征与目标模型的的深度神经网络可以抽取到不同的特性，首先在相关大数据集上预训练得个的源模型，分别将源模型在目标数据集上进行迁移适配学习......”。