3D-objektmodellering och finkornig klassificering behandlas ofta som separata uppgifter. Vi föreslår att man tillsammans optimerar 3D-modellmontering och finkornig klassificering. Detaljerade 3D objekt representationer koda mer information (t.ex., exakta del platser och synvinkel) än traditionella 2D-baserade metoder, och kan därför förbättra finkornig klassificering prestanda. Samtidigt kan den förutsagda klassetiketten också förbättra 3D-modellens monteringsnoggrannhet, t.ex. genom att tillhandahålla mer detaljerade klassspecifika formmodeller. Vi utvärderar vår metod på en ny finkornig 3D-bil dataset (FG3DCar), visar vår metod överträffar flera state-of-the-art metoder. Dessutom genomför vi en rad analyser för att undersöka beroendet mellan finkornig klassificeringsprestanda och 3D-modeller.
Lin m.fl. I REF föreslogs en metod för gemensam 3D-modellmontering och finkornig klassificering för bilar.
Jointly Optimizing 3D Model Fitting and Fine-Grained Classification
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}