Vi föreslår en Convolutional Neural Network (CNN)-baserad modell "RotationNet", som tar multi-view bilder av ett objekt som indata och gemensamt uppskattar dess pose och objektkategori. Till skillnad från tidigare metoder som använder kända synfältsetiketter för utbildning, behandlar vår metod synvinklarna som latenta variabler, som lärs på ett oövervakat sätt under utbildningen med hjälp av en ojusterad objektdatauppsättning. RotationNet är utformat för att endast använda en partiell uppsättning multi-view bilder för inference, och denna egenskap gör det användbart i praktiska scenarier där endast partiella vyer är tillgängliga. Dessutom gör vår pose anpassningsstrategi det möjligt för en att få visningsspecifika funktioner representationer som delas mellan olika klasser, vilket är viktigt för att upprätthålla hög noggrannhet i både objekt kategorisering och pose uppskattning. RotationNets effektivitet demonstreras genom dess överlägsna prestanda jämfört med de senaste metoderna för 3D-objektklassificering på datauppsättningar av 10- och 40-klassers ModelNet. Vi visar också att RotationNet, även tränad utan kända poser, uppnår den toppmoderna prestandan på ett objekt utgör estimeringsdatauppsättning.
Kanezaki m.fl. REF föreslog också RotationNet, som tar flera bilder som en indata och gemensamt uppskattar objektets kategori och synvinkel.
RotationNet: Joint Object Categorization and Pose Estimation Using Multiviews from Unsupervised Viewpoints
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}