基于蚁狮优化的极限学习机的网格分割方法

杨晓文; 尹洪红; 韩燮; 刘佳鸣

doi:doi:10.3788/LOP57.041014

激光与光电子学进展, 2020, 57 (4): 041014, 网络出版: 2020-02-20

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Mesh Segmentation Based on Optimizing Extreme Learning Machine with Ant Lion Optimization

杨晓文 ^*尹洪红韩燮刘佳鸣

作者单位

中北大学大数据学院, 山西太原 030051

图 & 表

图 1. 本文方法的总体流程图

Fig. 1. Overall flow chart of our method

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图 2. Airplane模型在不同种群规模下的收敛性

Fig. 2. Convergence of Airplane model at different population sizes

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图 3. Octopus模型在不同种群规模下的收敛性

Fig. 3. Convergence of Octopus model at different population sizes

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图 4. 6类模型的分割结果

Fig. 4. Segmentation results of six types of models

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图 5. 文献[ 6-8]方法与本文方法平均分割精确度的柱状图

Fig. 5. Bar chart showing average segmentation accuracy obtained with the methods in references[6-8] and our method

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表 1文献[ 6-8]方法与本文方法在平均分割精确度上的比较

Table1. Comparison of average segmentation accuracy obtained with the methods in references [6-8] and our method

Dataset	Average segmentation accuracy /%
Dataset	CGF[2014]	ATG[2015]	CEA[2017]	Ours
Airplane	94.49	97.74	96.20	97.00
Ant	95.98	98.84	97.59	98.07
Chair	97.41	98.53	97.73	98.05
Octopus	98.73	98.87	-	99.49
Teddy	97.74	98.53	98.44	98.79
Fish	95.68	96.74	96.35	97.35

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表 2本文方法在训练面片数为200000~300000的模型时的时间消耗

Table2. Time consumption of our method during training the model with 200000-300000 patches

Dataset	Total number of patches	Training time / s
Airplane	253954	997.49
Ant	299156	1112.56
Fish	239886	901.69

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杨晓文, 尹洪红, 韩燮, 刘佳鸣. 基于蚁狮优化的极限学习机的网格分割方法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(4): 041014. Xiaowen Yang, Honghong Yin, Xie Han, Jiaming Liu. Mesh Segmentation Based on Optimizing Extreme Learning Machine with Ant Lion Optimization[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(4): 041014.

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图 1. 本文方法的总体流程图

Fig. 1. Overall flow chart of our method

图 2. Airplane模型在不同种群规模下的收敛性

Fig. 2. Convergence of Airplane model at different population sizes

图 3. Octopus模型在不同种群规模下的收敛性

Fig. 3. Convergence of Octopus model at different population sizes

图 4. 6类模型的分割结果

Fig. 4. Segmentation results of six types of models

图 5. 文献[ 6-8]方法与本文方法平均分割精确度的柱状图

Fig. 5. Bar chart showing average segmentation accuracy obtained with the methods in references[6-8] and our method

表 1文献[ 6-8]方法与本文方法在平均分割精确度上的比较

Table1. Comparison of average segmentation accuracy obtained with the methods in references [6-8] and our method

表 2本文方法在训练面片数为200000~300000的模型时的时间消耗

Table2. Time consumption of our method during training the model with 200000-300000 patches

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图 3. Octopus模型在不同种群规模下的收敛性

Fig. 3. Convergence of Octopus model at different population sizes

图 4. 6类模型的分割结果

Fig. 4. Segmentation results of six types of models

图 5. 文献[ 6-8]方法与本文方法平均分割精确度的柱状图

Fig. 5. Bar chart showing average segmentation accuracy obtained with the methods in references[6-8] and our method

表 1文献[ 6-8]方法与本文方法在平均分割精确度上的比较

Table1. Comparison of average segmentation accuracy obtained with the methods in references [6-8] and our method

表 2本文方法在训练面片数为200000~300000的模型时的时间消耗

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