I vyn-baserad 3D-form igenkänning, extrahera diskriminerande visuell representation av 3D-former från projicerade bilder anses vara kärnan problemet. Projektioner med låg diskriminativ förmåga kan negativt påverka den slutliga 3D-formen representation. Särskilt under verkliga situationer med bakgrundsförlamning och objektocklusion, är den negativa effekten ännu allvarligare. För att lösa detta problem föreslår vi ett nytt djupt neuralt nätverk, View Discerning Network, som lär sig att bedöma kvaliteten på åsikter och anpassa deras bidrag till representationen av former. I detta nätverk är en Score Generation Unit utformad för att utvärdera kvaliteten på varje projicerad bild med poängvektorer. Dessa poängvektorer används för att väga bildfunktionerna och de viktade funktionerna presterar mycket bättre än ursprungliga funktioner i 3D formigenkänning uppgift. I synnerhet introducerar vi två strukturer av Score Generation Unit, Channel-wise Score Unit och Delvis Score Unit, för att bedöma kvaliteten på funktionskartor från olika perspektiv. Vårt nätverk aggregerar funktioner och poäng i en end-to-end ram, så att slutliga form deskriptorer erhålls direkt från dess utgång. Våra experiment på ModelNet och ShapeNet Core55 visar att View Discerning Network överträffar state-of-the-arts när det gäller hämtning uppgift, med utmärkt robusthet mot bakgrund skräp och objektocklusion. Index Terms-View-based 3D form igenkänning, convolutional neural network, bildkvalitet bedömning Ç B. Leng och C. Xu är med
Leng m.fl. REF undersökte vidare problemet med att bedöma betydelsen av synen genom att införa View Discerning Networks, som lär sig att bedöma kvaliteten på åsikter och anpassa deras bidrag till representationen av former.
Learning Discriminative 3D Shape Representations by View Discerning Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}