Abstract-3D-objektsökning har lockat till sig omfattande forskningsinsatser och blivit en viktig uppgift under de senaste åren. Det noteras att det fortfarande är svårt att mäta relevansen mellan 3D-objekt. De flesta av de befintliga metoderna använder bara modellbaserade eller vybaserade metoder, vilket kan leda till ofullständig information för 3D-objekt representation. I detta dokument föreslår vi att vi gemensamt lär oss bildmodellens relevans bland 3D-objekt för hämtning, där 3D-objekten formuleras i olika grafstrukturer. Med visningsinformationen används flera vyer av 3D-objekt för att formulera 3D-objektrelationen i en objekthypergrafstruktur. Med modelldata extraheras de modellbaserade funktionerna för att konstruera ett objektdiagram för att beskriva förhållandet mellan 3D-objekten. Lärandet på de två graferna utförs för att uppskatta relevansen bland 3D-objekten, där visnings-/modellgrafvikterna också kan optimeras i inlärningsprocessen. Detta är det första arbetet att gemensamt utforska den visningsbaserade och modellbaserade relevansen bland 3D-objekten i ett grafbaserat ramverk. Den föreslagna metoden har utvärderats i tre uppsättningar data. De experimentella resultaten och jämförelsen med de senaste metoderna visar effektiviteten när det gäller hämtningsnoggrannheten hos den föreslagna 3D-metoden för hämtning av objekt. Index Terms-3D objekt hämtning, visa information, modelldata, gemensamt lärande.
Lu m.fl. Ref föreslog först att man gemensamt skulle lära sig både synen och modellrelevansen bland 3D-objekt för hämtning.
Learning View-Model Joint Relevance for 3D Object Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}