3D form är en avgörande men kraftigt underutnyttjad kö i dagens datorseende system, främst på grund av bristen på en bra generisk form representation. Med den senaste tillgängligheten av billiga 2.5D djupgivare (t.ex. Microsoft Kinect), blir det allt viktigare att ha en kraftfull 3D-form representation i loopen. Förutom kategoriigenkänning, återhämta hela 3D-former från vybaserade 2.5D djupkartor är också en kritisk del av visuell förståelse. I detta syfte föreslår vi att representera en geometrisk 3D-form som en sannolikhetsfördelning av binära variabler på ett 3D voxel rutnät, med hjälp av ett Convolutional Deep Belief Network. Vår modell, 3D ShapeNets, lär sig fördelningen av komplexa 3D-former över olika objektkategorier och godtyckliga poser från råa CAD-data, och upptäcker hierarkisk sammansättningsdel representation automatiskt. Den stöder naturligtvis gemensam objektigenkänning och form färdigställande från 2.5D djupkartor, och det möjliggör aktiv objektigenkänning genom vyplanering. För att träna vår 3D djupt lärande modell, konstruerar vi ModelNet - en storskalig 3D CAD modell dataset. Omfattande experiment visar att vår 3D djupa representation möjliggör betydande prestandaförbättringar jämfört med den senaste tekniken i en mängd olika uppgifter. 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
I REF föreslås representera 3D-formen av objekt som en sannolikhetsfördelning av binära variabler på ett voxel rutnät med hjälp av ett Convolutional Deep tro Network.
3D ShapeNets: A deep representation for volumetric shapes
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}