Abstract-Projective analys är en viktig lösning i tredimensionell (3D) form hämtning, eftersom människans visuella perceptioner av 3D former bygger på olika 2D observationer från olika perspektiv. Även om flera informativa och diskriminerande vyer används, de flesta projektion-baserade hämtningssystem lider av tunga beräkningskostnader, och därmed inte kan uppfylla det grundläggande kravet på skalbarhet för sökmotorer. Under de senaste tre åren, form hämtning tävling (SHREC) ägnar stor uppmärksamhet åt skalbarheten av 3D form hämtning algoritmer, och organiserar flera storskaliga spår i enlighet därmed [1]-[3]. De experimentella resultaten visar dock att konventionella algoritmer inte kan tillämpas direkt på stora datauppsättningar. I detta papper presenterar vi en 3D form sökmotor i realtid baserat på projektiva bilder av 3D-former. Den realtid egenskapen hos vår sökmotor resultat från följande aspekter: 1) effektiv projektion och vy funktion extraktion med GPU acceleration; 2) den första inverterade filen, som kallas F-IF, används för att påskynda förfarandet för multiview matchning; och 3) den andra inverterade filen, som fångar en lokal distribution av 3D-former i funktionsgrenröret, antas för effektiv kontextbaserad omklassificering. Som ett resultat, för varje fråga hämtning uppgiften kan avslutas inom en sekund trots den nödvändiga kostnaden för IO overhead. Vi namnger den föreslagna 3D-form sökmotor, som kombinerar GPU acceleration och inverterad fil (två gånger), som GIFT. Förutom sin höga effektivitet överträffar GIFT också toppmoderna metoder betydligt i hämtning noggrannhet på olika form riktmärken (ModelNet40 dataset, ModelNet10 dataset, PSB dataset, McGill dataset) och tävlingar (SHREC14LSGTB, ShapeNet Core55, WM-SHREC07). Index Terms-3D form hämtning, CNN, form hämtning tävling (SHREC).
Bai REF m.fl. har konstruerat en sökmotor i 3D-form i realtid baserat på projektiva bilder av 3D-former.
GIFT: Towards Scalable 3D Shape Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}