En mångårig fråga i datorseendet handlar om representationen av 3D-former för igenkänning: bör 3D-former representeras med deskriptorer som arbetar på deras inhemska 3D-format, såsom voxel rutnät eller polygonnät, eller kan de på ett effektivt sätt representeras med vybaserade deskriptorer? Vi tar upp denna fråga i samband med att vi lär oss känna igen 3D-former från en samling av deras utgivna vyer på 2D-bilder. Vi presenterar först en standard CNN-arkitektur tränad att känna igen formernas utgivna vyer oberoende av varandra, och visar att en 3D-form kan kännas igen även från en enda vy med en noggrannhet som är mycket högre än med hjälp av toppmoderna 3D-formdeskriptorer. Erkännandet ökar ytterligare när flera vyer av formerna ges. Dessutom presenterar vi en ny CNN-arkitektur som kombinerar information från flera vyer av en 3D-form till en enkel och kompakt formdeskriptor som erbjuder ännu bättre igenkänningsprestanda. Samma arkitektur kan användas för att exakt känna igen mänskliga handritade skisser av former. Vi drar slutsatsen att en samling av 2D-vyer kan vara mycket informativ för 3D-formatigenkänning och är kompatibel med framväxande CNN-arkitekturer och deras derivat.
Su m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. föreslog en multi-vy konvolutionell neurala nätverk arkitektur för 3D-form igenkänning, som kan kombinera information från flera vyer av en form till en enda och kompakt form deskriptor REF.
Multi-view Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}