I detta dokument föreslår vi 3D-punktkapselnätverk, en automatisk kodare utformad för att bearbeta glesa 3D-punktmoln samtidigt som rumsliga arrangemang för inmatningsdata bevaras. 3D-kapselnätverk uppstår som en direkt följd av vår enhetliga formulering av de gemensamma 3D auto-kodarna. Det dynamiska routingsystemet [30] och det säregna 2D-latenta utrymme som våra kapselnätverk använder ger förbättringar för flera gemensamma punktmolnsrelaterade uppgifter, såsom objektklassificering, objektrekonstruktion och delsegmentering, vilket framgår av våra omfattande utvärderingar. Dessutom möjliggör det nya tillämpningar som delvis interpolering och ersättning.
3D Point Capsule Network REF visade möjligheten att extrahera semantiskt meningsfulla delar från 3D-punktmoln med hjälp av kapselbaserade representationer.
3D Point Capsule Networks
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}