Vi tar itu med problemet med 3D rotation likformighet i konvolutionella neurala nätverk. 3D-rotation har varit en utmanande olägenhet i 3D-klassificeringsuppgifter som kräver högre kapacitet och utökad dataförstärkning för att hantera den. Vi modellerar 3D-data med flervärderade sfäriska funktioner och vi föreslår ett nytt sfäriskt konvolutionsnätverk som implementerar exakta konvolutioner på sfären genom att förverkliga dem i den sfäriska harmoniska domänen. De resulterande filtren har lokal symmetri och lokaliseras genom att upprätthålla släta spektra. Vi tillämpar en ny sammanslagning på spektraldomänen och vår verksamhet är oberoende av den underliggande sfäriska upplösningen i hela nätverket. Vi visar att nätverk med mycket lägre kapacitet och utan att kräva dataförstärkning kan uppvisa prestanda jämförbar med den senaste tekniken i standard 3D form hämtning och klassificering riktmärken.
Esteves m.fl. REF-modellerade 3D-data med multivärdiga sfäriska funktioner och föreslog en sfärisk konvolution i den sfäriska harmoniska domänen för 3D-objektklassificering.
Learning SO(3) Equivariant Representations with Spherical CNNs
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}