normal fältbläckfiskens ingång (d-djup)... convolution pooling convolution pooling d-1 3 2......... Bilda. 1................................................................ En illustration av vårt oktree-baserade konvolutionella neurala nätverk (O-CNN). Vår metod representerar ingångsformen med en bläckfisk och matar de genomsnittliga normala vektorer som lagras i de finaste bladoktanterna till CNN som ingång. Alla CNN-operationer utförs effektivt på GPU och de resulterande funktionerna lagras i bläckfiskstrukturen. Siffror inuti den blå prickade kvadraten betecknar djupet av de oktanter som är involverade i beräkningen. Vi presenterar O-CNN, en Octree-baserad Convolutional Neural Network (CNN) för 3D formanalys. Byggt på bläckfisk representation av 3D-former, vår metod tar den genomsnittliga normala vektorer av en 3D-modell provtagna i de finaste bladoktanter som ingång och utför 3D CNN operationer på oktanter som ockuperas av 3D-formytan. Vi designar en ny octree datastruktur för att effektivt lagra den oktenta informationen och CNN-funktionerna i grafikminnet och utföra hela O-CNN utbildning och utvärdering på GPU. O-CNN stöder olika CNN strukturer och fungerar för 3D former i olika representationer. Genom att begränsa beräkningarna på de oktanter som upptas av 3D-ytor, växer O-CNN:s minnes- och beräkningskostnader fyrsidigt allteftersom bläckfiskens djup ökar, vilket gör 3D CNN möjligt för högupplösta 3D-modeller. Vi jämför O-CNN:s prestanda med andra befintliga 3D CNN-lösningar och demonstrerar O-CNN:s effektivitet och effektivitet i tre formanalysuppgifter, inklusive objektklassificering, formhämtning och formsegmentering.
I ett annat intressant arbete REF, octree-baserade CNN är byggd på bläckfisk representation av 3D-former och utför 3DCNN operationer på oktanter som ockuperas av 3D-formytan.
O-CNN: octree-based convolutional neural networks for 3D shape analysis
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}