关于#深度学习#的问题，如何解决？

Question

想通过现有三维模型实现对目标的检测
例如：对某型号发动机的三维模型上螺栓进行识别
1、在三维模型上通过深度学习划分出螺栓所在位置
2、提取出每个位置的螺栓图片
3、识别出螺栓的型号
想问问应该学习那些知识或者帮说一下实现上述问题的思路吗

Answer 1

首选数据：收集目标物体的三维模型数据，并使用计算机图形学软件将其转换为点云或网格数据格式。同时，提取出螺栓所在位置的边界框（bounding box）作为标注。

接着模型训练：使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN），训练一个目标检测模型。其中，输入为三维模型数据，输出为每个螺栓的位置和类别信息。

然后特征提取：对于每个螺栓的位置，使用三维渲染技术将其生成对应的二维图片。然后，使用图像处理技术提取螺栓的关键特征，例如颜色、形状等。

最后型号识别：使用图像分类方法，例如卷积神经网络或支持向量机（SVM），对每个螺栓的特征进行分类，从而实现型号的识别。
深度学习、计算机视觉、计算机图形学、图像处理、图像分类等可以去西瓜书上看看。PyTorch可以去深度学习搞人工智能啥的，以及图像处理和计算机视觉技术库，或者看看OpenCV挺多的，希望对你有帮助