Abstract-This paper tar upp 3D formigenkänning. Senaste arbetet representerar vanligtvis en 3D-form som en uppsättning binära variabler som motsvarar 3D voxels av en enhetlig 3D rutnät centrerad på formen, och vänder sig till djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att modellera dessa binära variabler. Robust inlärning av sådana CNN begränsas för närvarande av de små datauppsättningar av 3D-former som finns tillgängliga - en storleksordning som är mindre än andra vanliga datauppsättningar i datorseende. Relaterat arbete handlar vanligtvis om de små träningsdataset med hjälp av ett antal ad hoc-, hand-tuning strategier. För att ta itu med detta formulerar vi CNN-inlärning som en strålesökning som syftar till att identifiera en optimal CNN-arkitektur, antalet lager, noder och deras konnektivitet i nätverket - samt att uppskatta parametrar för en sådan optimal CNN. Varje tillstånd i strålsökningen motsvarar en kandidat CNN. Två typer av åtgärder definieras för att lägga till nya convolutional filter eller nya convolutional lager till en förälder CNN, och därmed övergång till barn stater. Nyttofunktionen för varje åtgärd beräknas effektivt genom överföring av parametervärden för CNN till dess barn, vilket möjliggör en effektiv strålesökning. Vår experimentella utvärdering på 3D ModelNet dataset visar att vår modelljakt med hjälp av strålsökning ger ett CNN med överlägsen prestanda på 3D-form klassificering än toppmodern.
Xu och Todorovic REF formulerade CNN-inlärning för 3D-objektigenkänning som en strålesökning som syftar till att identifiera en optimal CNN-arkitektur samt att uppskatta optimala parametrar för CNN (här kallad BeamNet).
Beam search for learning a deep Convolutional Neural Network of 3D shapes
{'venue': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}