Abstrakt. Djupa neurala nätverk har haft anmärkningsvärd framgång för olika vision uppgifter, men det är fortfarande utmanande att tillämpa CNNs till domäner som saknar en regelbunden underliggande strukturer såsom 3D-punkt moln. Mot detta föreslår vi en ny konvolutionell arkitektur, kallad SpiderCNN, för att effektivt extrahera geometriska egenskaper från punktmoln. SpiderCNN består av enheter som kallas SpiderConv, som utvidgar konvolutionsoperationer från vanliga rutnät till oregelbundna punktuppsättningar som kan inbäddas i R n, genom att parametrisera en familj av konvolutionsfilter. Vi designar filtret som en produkt av en enkel stegfunktion som fångar lokal geodesisk information och en Taylor polynomial som säkerställer uttrycksfullheten. SpiderCNN ärver den flerskaliga hierarkiska arkitekturen från klassiska CNNs, vilket gör det möjligt att extrahera semantiska djupa funktioner. Experiment på ModelNet40[4] visar att SpiderCNN uppnår toppmodern noggrannhet 92,4 % på standardriktmärken och visar konkurrenskraftig prestanda på segmenteringsuppgift.
SpiderCNN REF definierar en kontinuerlig kärnfunktion som en produkt av stegfunktion och en Taylor polyno-mial.
SpiderCNN: Deep Learning on Point Sets with Parameterized Convolutional Filters
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}