De senaste bästa metoderna för bedömning av synpunkter använder 3D-information som 3D CAD-modeller eller 3D-landmärken för att bygga en 3D-representation av klassen. Dessa 3D-anteckningar är dyra och inte riktigt tillgängliga för många klasser. I detta dokument undersöker vi om och hur jämförbara resultat kan uppnås utan någon 3D-information. Vi betraktar synpunktsuppskattning som ett 1-vs-all klassificeringsproblem på den tidigare upptäckta objekt avgränsande rutan. I detta ramverk jämför vi flera funktioner och parameterkonfigurationer och visar att de moderna representationerna baserade på Fisher kodning och konvolutionella neurala nätverk baserade funktioner tillsammans med en granne synpunkter undertrycka strategi på träningsdata leder till jämförbara eller ännu bättre prestanda än 3D-metoder.
REF tar itu med uppgiften att uppskatta orientering med hjälp av Fisher-kodning och konvolutionella neurala nätverksbaserade funktioner.
Is 2D information enough for viewpoint estimation
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}