摘要: 为消除产品设计方案评价过程中个体评价标准的差异,同时进一步提升产品设计方案的评价效率和精度,提出一种基于YOLOv3和DFL-CNN的设计方案智能评价模型。该模型面向工业设计云服务平台,通过基于Darknet-53的YOLOv3算法实现对产品类别的自动标注。以吹风机产品为例,构建了感性语义评价数据集,并通过基于VGG-16的DFL-CNN算法对其造型语义进行细粒度分类,实现了产品类别及其造型感性语义的自动标注。该模型将设计评价问题转换为识别及分类问题,能够实现毫秒级的设计方案评价效率及95%以上的评价精度。最后,通过与不经过YOLOv3的DFL-CNN以及DFL-CNN的基础网络VGG-16进行对比实验,证明了所提模型的有效性及优越性。
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