Att lära sig en 3D-form representation från en samling av dess renderade 2D-bilder har studerats ingående. De befintliga bildbaserade teknikerna har dock ännu inte utnyttjat informationen fullt ut bland alla prognoser. I detta dokument, genom att använda återkommande neurala nätverk för att effektivt fånga funktioner över olika vyer, föreslår vi ett siamese CNN-BiLSTM nätverk för 3D form representation lärande. Den föreslagna metoden minimerar en diskriminativ förlustfunktion för att lära sig en djup icke-linjär omvandling, kartläggning 3D-former från det ursprungliga utrymmet till ett icke-linjärt funktionsutrymme. I det omvandlade utrymmet minimeras avståndet mellan 3D-former med samma etikett, annars maximeras avståndet till en stor marginal. Speciellt är 3D-former först projiceras i en grupp av 2D-bilder från olika vyer. Därefter är convolutional neural network (CNN) antas för att extrahera funktioner från olika vy bilder, följt av en dubbelriktad lång korttidsminne (LSTM) att aggregera information över olika vyer. Slutligen konstruerar vi hela CNN-BiLSTM-nätverket till en siamesisk struktur med kontrasterande förlustfunktion. Vår föreslagna metod utvärderas på två riktmärken, ModelNet40 och SHREC 2014, som visar överlägsenhet över de toppmoderna metoderna.
Dai m.fl. REF föreslår en siamese CNN-BiLSTM för 3D-form representation lärande, där de använder BiLSTM för att fånga funktioner över olika vyer av en 3D-form.
Siamese CNN-BiLSTM Architecture for 3D Shape Representation Learning
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}