Shape Boltzmann maskin (en typ av Deep Boltzmann maskin) är ett kraftfullt verktyg för form modellering; dock. har vissa nackdelar i representationen av lokala delar. Disjunktiv Normal Shape Model (DNSM) är en stark formmodell som effektivt kan representera lokala delar av objekt. I den här tidningen. Vi föreslår en ny formmodell baserad på Shape Boltzmann Machine och Disj unctive Normal Shape Model som vi kallar Disj unctive Normal Shape Boltzmann Machine (DNSBM). DNSBM lär sig binära distributioner av former genom att ta både lokala och globala form begränsningar i beaktande med hjälp av en typ av Deep Boltzmann Machine. Proverna som genereras med DNSBM ser realistiska ut. Dessutom DNSBM kan generera nya prover som skiljer sig från utbildning exempel genom att utnyttja den lokala formen representation förmåga DNSM. Vi demonstrerar prestanda DNSBM för form färdigställande på två olika datauppsättningar där utnyttjande av lokala formdelar är viktigt för att fånga den statistiska variabiliteten i den underliggande formen distribution s. Experimentella resultat visar att DNSBM är en stark modell för att representera former som består av lokala delar.
I REF föreslogs en modell baserad på SBM för objektformsmodellering som representerar den fysiska lokala delen av objekten som en förening av konvexa polytoper.
Disjunctive Normal Shape Boltzmann Machine
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}