Nyligen har forskare skiftat sitt fokus mot lärda 3D formdeskriptorer från hand-craft deskriptorer för att bättre ta itu med utmanande frågor om deformation och strukturell variation som finns i 3D objekt. 3D geometriska data omvandlas ofta till 3D Voxel rutnät med regelbundet format för att bättre matas till en djup neural nätarkitektur. Beräkningsmöjligheten att direkt tillämpa 3D-konvolutionsnät på 3D-volymdata begränsar dock avsevärt effektiviteten (dvs. långsam bearbetning) och effektivitet (dvs. Otillfredsställande noggrannhet) vid bearbetning av geometriska 3D-data. I detta papper, som drivs med en ny design av kontradiktoriska nätverk (3D-A-Nets), har vi utvecklat en ny 3D djup tät form deskriptor (3D-DDSD) för att ta itu med de utmanande frågorna om effektiv och effektiv 3D volymetrisk databehandling. Vi utvecklade en ny definition av 2D multilayer tät representation (MDR) av 3D volymetriska data för att extrahera koncis men geometriskt informativ form beskrivning och en ny design av kontradiktoriska nätverk som gemensamt tränar en uppsättning konvolution neurala nätverk (CNN), återkommande neurala nätverk (RNN) och en kontrarisarial discriminator. Mer specifikt producerar generatornätverket 3D-formfunktioner som uppmuntrar till klustring av prover från samma kategori med korrekt klassetikett, medan discriminatornätverket avskräcker klustret genom att tilldela dem vilseledande kontradiktoriska klassetiketter. Genom att ta itu med de utmaningar som den beräknade ineffektiviteten i den direkta tillämpningen av CNN till 3D volymetriska data, 3D-A-Nets kan lära sig hög kvalitet 3D-DSDD som visar överlägsen prestanda på 3D-form klassificering och hämtning över andra state-of-the-art *
Medan volymetriska former inte direkt ansågs som en ingång för 3D CNNs i REF, flerlager täta representationer av volymetriska former extraherades med hjälp av en funktionsgenerator som består av ett konvolutionellt neuralt nätverk och återkommande neurala nätverk (RNN) och matades in i en klassificering för att känna igen 3D-former.
3D-A-Nets: 3D Deep Dense Descriptor for Volumetric Shapes with Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}