I detta dokument föreslås ett 3D-format deskriptornätverk, som är en djupgående energibaserad modell för modellering av volymformade formmönster. Den maximala sannolikheten för utbildning av modellen följer ett system med "analys genom syntes" och kan tolkas som en metod för att söka och skifta läge. Modellen kan syntetisera 3D formmönster genom provtagning från sannolikhetsfördelningen via MCMC såsom Langevin dynamik. Modellen kan användas för att utbilda ett 3D-generatornätverk via MCMC-undervisning. Den villkorliga versionen av 3D formdeskriptornätet kan användas för 3D-objektåterhämtning och 3D-objektets superupplösning. Experiment visar att den föreslagna modellen kan generera realistiska 3D-formmönster och kan vara användbar för 3D-formanalys.
Nyligen föreslog REF en volymetrisk version av den energibaserade generativa ConvNet för modellering av 3D-formmönster.
Learning Descriptor Networks for 3D Shape Synthesis and 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']}