....................................... Vi presenterar ett utsiktsbaserat konvolutionsnätverk som producerar lokala, punktbaserade formdeskriptorer. Nätverket är utbildat så att geometriskt och semantiskt liknande punkter över olika 3D-former är inbäddade nära varandra i deskriptorutrymme (vänster). Våra producerade deskriptorer är ganska generiska-de kan användas i en mängd olika formanalysapplikationer, inklusive tät matchning, förutsägelse av mänskliga råd regioner, partiell scan-toshape matchning, och form segmentering (höger). Vi presenterar en ny lokal deskriptor för 3D-former, direkt tillämplig på ett brett spektrum av formanalysproblem såsom punktkorrespondenser, semantisk segmentering, förtursförutsägelse, och form-till-scan matchning. Deskriptorn produceras av ett konvolutionsnätverk som utbildas för att inbädda geometriskt och semantiskt liknande punkter nära varandra i deskriptorrymden. Nätverket behandlar yta kvarter runt punkter på en form som fångas på flera skalor genom en följd av successivt zoomade-ut vyer, tagna från noggrant utvalda kamerapositioner. Vi utnyttjar två extremt stora datakällor för att utbilda vårt nätverk. För det första, eftersom våra nätverksprocesser gav vyer i form av 2D-avbildningar, återanvänder vi arkitekturer som är förträngda på massiva bilddatauppsättningar. För det andra genererar vi automatiskt en syntetisk tät punktkorrespondensuppsättning genom icke-rigid justering av motsvarande formdelar i en stor samling segmenterade 3D-modeller. Som ett resultat av dessa designval kodar vårt nätverk effektivt flerskaliga lokala sammanhang och finkorniga ytdetaljer. Vårt nätverk kan tränas att producera antingen kategorispecifika deskriptorer eller mer generiska deskriptorer genom att lära sig från flera formkategorier. En gång tränade, vid testtid, nätverket extraherar lokala deskriptorer för former utan att kräva någon del segmentering som ingång. Vår metod vokim@adobe.com. Tillstånd att göra digitala eller papperskopior av hela eller delar av detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än upphovsmannen måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, eller återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. Begär tillstånd från authoritys@acm.org. © 2017 ACM 0730-0301/2017/11-ART6 $15.00 https://doi.org/10.1145/3137609 kan producera effektiva lokala deskriptorer även för former vars kategori är okänd eller skiljer sig från de som används under utbildningen. Vi visar genom flera experiment att våra lärda lokala deskriptorer är mer diskriminerande jämfört med toppmoderna alternativ och effektiva i en mängd olika formanalysapplikationer.
REF extraherar lokala deskriptorer genom utbildning om flera utgivna vyer i flera skalor.
Learning Local Shape Descriptors from Part Correspondences with Multiview Convolutional Networks
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}