Som utvecklingen av djupa neurala nätverk, 3D objektigenkänning blir allt populärare i datorn vision gemenskap. Många multi-view-baserade metoder föreslås för att förbättra kategoriigenkänningsnoggrannheten. Dessa metoder bygger främst på multi-vy bilder som återges med hela omkretsen. I verkliga tillämpningar är dock 3D-objekt oftast observerade från partiella perspektiv i ett mindre intervall. Därför föreslår vi en multi-view-baserad 3D-konvolutionella neurala nätverk som tar endast en del av sammanhängande multi-view bilder som ingång och kan fortfarande upprätthålla hög noggrannhet. Dessutom tar vår modell dessa bilder som en gemensam variabel för att bättre lära sig de rumsligt korrelerade funktionerna med 3D-konvolution och 3D max-pooling lager. De experimentella resultaten på ModelNet10 och ModelNet40 dataset visar att vår MV-C3D-teknik kan uppnå enastående prestanda med multi-view bilder som fångas från partiella vinklar med mindre räckvidd. Resultaten från 3D-roterade verkliga bilddatauppsättningen MIRO visar vidare att MV-C3D är mer anpassningsbar i verkliga scenarier. Klassificeringsnoggrannheten kan förbättras ytterligare med det ökande antalet visningsbilder. INDEX TERMS 3D-objektklassificering, multi-vy, konvolutionella neurala nätverk, djupinlärning.. Hans nuvarande forskningsintressen inkluderar nätverksbaserade algoritmer design, sociala nätverk, datautvinning, cyberrymdsäkerhet, maskininlärning och datorseende. FUXIAN LI fick B.S. examen i elektronisk vetenskap och teknik från Zhejiang University of Technology, Hangzhou, Kina, 2016, där han för närvarande bedriver M.S. examen i kontrollteori och ingenjörsvetenskap. Hans nuvarande forskningsintressen inkluderar datorseende, maskininlärning och djupinlärning. YI LIU (M'11) fick doktorsexamen i kontrollteori och ingenjörsvetenskap
Xuan m.fl. REF föreslog ett multiview-baserat 3D-konvolutionellt neuralt nätverk (MV-C3D).
MV-C3D: A Spatial Correlated Multi-View 3D Convolutional Neural Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}