Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har kraftigt påverkat visuell igenkänning i 2D-bilder, och är nu allmänt förekommande i state-of-the-art metoder. CNN är dock inte lätta att utvidga till data som inte representeras av vanliga rutnät, t.ex. 3D-formmaskor eller andra grafstrukturerade data, för vilka traditionella lokala convolutionsoperatörer inte är direkt tillämpliga. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny graf-konvolution operatör för att etablera korrespondenser mellan filtervikter och graf kvarter med godtycklig konnektivitet. Den viktigaste nyheten i vår strategi är att dessa korrespondenser är dynamiskt beräknade från funktioner lärt av nätverket, snarare än att förlita sig på fördefinierade statiska koordinater över grafen som i tidigare arbete. Vi får utmärkta experimentella resultat som avsevärt förbättras jämfört med tidigare hjärtform korrespondensresultat. Detta visar att vår strategi kan lära sig effektiva form representationer från råa indata koordinater, utan att förlita sig på form deskriptorer.
I FeaSTNet REF, Korrespondenserna mellan filtervikter och graf kvarter med godtyckliga anslutningar etableras dynamiskt från de inlärda funktionerna.
FeaStNet: Feature-Steered Graph Convolutions for 3D Shape Analysis
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}