Detta dokument presenterar KeypointNet, en end-to-end geometrisk resonemang ram för att lära sig en optimal uppsättning kategori-specifika 3D-nyckelpunkter, tillsammans med sina detektorer. Eftersom en enda bild, KeypointNet extraherar 3D-nyckelpunkter som är optimerade för en nedströms uppgift. Vi demonstrerar denna ram på 3D utgör uppskattning genom att föreslå ett differentierat mål som söker den optimala uppsättningen av nyckelpunkter för att återställa den relativa posen mellan två vyer av ett objekt. Vår modell upptäcker geometriskt och semantiskt konsekventa keypoints över visningsvinklar och fall av en objektkategori. Viktigt, Vi finner att vår end-to-end ramverk med hjälp av ingen mark-truth keypoint annotations överträffar en helt övervakad baslinje med samma neurala nätverk arkitektur på uppgiften att pose uppskattning. De upptäckta 3D-nyckelpunkterna på bilen, stolen och plankategorierna av ShapeNet [6] visualiseras på keypointnet.github.io.
REF visar att lärande 3D nyckelpunkter via geometriska resonemang leder till nyckelpunkt lärande optimerad för pose estimering.
Discovery of Latent 3D Keypoints via End-to-end Geometric Reasoning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}