Att känna igen 3D-objekt ur godtycklig synvinkel är ett av de mest grundläggande problemen i datorseendet. En stor utmaning ligger i övergången mellan 3D-geometrin hos objekt och 2D-representationer som på ett robust sätt kan matchas med naturliga bilder. De flesta metoder bygger på 2D naturliga bilder antingen som den enda källan till utbildningsdata för att bygga en implicit 3D representation, eller genom att berika 3D-modeller med naturliga bildfunktioner. I detta dokument går vi tillbaka till idéerna från de tidiga dagarna av datorseende, genom att använda 3D-objekt modeller som den enda informationskällan för att bygga en multi-view objekt klass detektor. I synnerhet använder vi dessa modeller för att lära sig 2D-form som på ett robust sätt kan matchas med 2D-naturbilder. Våra experiment bekräftar giltigheten av vårt tillvägagångssätt, som överträffar nuvarande toppmoderna tekniker på en multi-view detektionsdata uppsättning.
Stark och Al. REF använder 3D CAD-modeller för att lära sig en multi-view objektklass detektor.
Back to the Future: Learning Shape Models from 3D CAD Data
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}