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基于内容的三维模型检索研究的中期报告
（注：以下是机器学习模型输出，仅供参考）
本次研究旨在探索基于内容的三维模型检索方法，主要内容包括特征提取、相似度计算和结果展示。本次中期报告主要介绍已完成的工作及下一步的计划。
一、已完成工作
1.数据预处理
我们从3DWarehouse中获取了约5000个三维模型，并使用Blender进行数据预处理，包括去噪、缩放、剪裁等。最终得到了大小一致、格式标准的数据集。
2.特征提取
我们采用了深度学习模型ResNet50作为特征提取器，将输入的三维模型转化为512维的特征向量。经过实验，我们发现ResNet50可以提取出三维结构的显著特征，具有更好的区分度和鲁棒性。
3.相似度计算
在相似度计算方面，我们采用了余弦相似度作为度量标准，计算两个三维模型的相似度得分。经过实验，我们发现余弦相似度可以较好地反映三维结构的相似程度。
4.结果展示
我们使用了WebGL技术实现了三维模型的展示，并设计了交互式检索界面，用户可以通过输入或上传三维模型查询相似模型。查询结果将以三维形式呈现，同时给出相似度得分和模型相关信息。
二、下一步计划
1.模型优化
我们计划在特征提取和相似度计算方面做进一步优化，比如增加多个特征提取器的融合，或尝试采用更复杂的相似度度量方式。这些措施有助于提高检索结果的准确性和鲁棒性。
2.数据扩充
目前的数据集规模还较小，我们计划在未来增加更多的三维模型数据，并且采用数据增强技术增强数据的多样性，避免出现样本不足和模型过拟合等问题。
3.用户调研
我们计划对检索系统的用户进行调研，了解他们的需求和反馈意见，从而进一步改进系统的设计和功能。同时，我们也将对各种参数和超参数进行调整，以达到最佳模型性能。