Abstrakt. Vi presenterar PPF-FoldNet för oövervakad inlärning av 3D lokala deskriptorer på ren punktmoln geometri. Baserat på den hopfällbara-baserade auto-kodning av välkända punktpar funktioner, PPF-FoldNet erbjuder många önskvärda egenskaper: det kräver varken övervakning, eller en känslig lokal referensram, drar nytta av punktuppsättning sparty, är end-to-end, snabb, och kan extrahera kraftfull rotation invariant deskriptorer. Tack vare en ny funktionsvisualisering kan dess utveckling övervakas för att ge tolkningsbara insikter. Våra omfattande experiment visar att vårt nätverk, trots att det har sex grader av frihet och brist på utbildningsetiketter, uppnår toppmoderna resultat i standardriktvärden och överträffar sina konkurrenter när rotationer och varierande punkttätheter förekommer. PPF-FoldNet uppnår 9 % högre recall på standardriktmärken, 23 % högre recall när rotationer införs i samma datauppsättningar och slutligen uppnås en marginal på > 35 % när punkttätheten minskar avsevärt.
Liknar FoldingNet, PPF-FoldNet REF lär sig också lokala deskriptorer på punktmoln med en vikning.
PPF-FoldNet: Unsupervised Learning of Rotation Invariant 3D Local Descriptors
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}