Detta papper presenterar SO-Net, en permutation invariant arkitektur för djupt lärande med ordningslösa punktmoln. SO-Net modellerar den rumsliga fördelningen av punktmoln genom att bygga en självorganiserande karta (SOM). Baserat på SOM, utför SO-Net hierarkisk funktion extraktion på enskilda punkter och SOM noder, och slutligen representerar ingångspunkten moln av en enda funktion vektor. Det mottagliga fältet i nätverket kan justeras systematiskt genom att utföra point-to-node k närmaste grannsökning. I erkännande uppgifter som punktmoln rekonstruktion, klassificering, objekt del segmentering och form hämtning, vårt föreslagna nätverk visar prestanda som är liknande med eller bättre än state-of-the-art metoder. Dessutom är träningshastigheten betydligt snabbare än befintliga punktmolnsigenkänningsnätverk på grund av den föreslagna arkitekturens parallellisabilitet och enkelhet. Vår kod finns på projektets hemsida. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslår ett självorganiserande nätverk för punktmolnsanalys.
SO-Net: Self-Organizing Network for Point Cloud Analysis
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}