Att bygga discriminativa representationer för 3D-data har varit en viktig uppgift inom datagrafik och datorseendeforskning. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat sig fungera på 2D-bilder med stor framgång för en mängd olika uppgifter. Att lyfta convolutionsoperatörerna till 3D (3DCNN) verkar vara ett rimligt och lovande nästa steg. Tyvärr ökar 3D CNN:s beräkningskomplex kubiskt med avseende på voxelupplösning. Dessutom, eftersom de flesta 3D geometri representationer är gränsbaserade, ockuperade regioner inte ökar proportionellt med storleken på diskretization, vilket resulterar i bortkastad beräkning. I detta arbete representerar vi 3D-utrymmen som volymfält, och föreslår en ny design som använder fältundersökningsfilter för att effektivt extrahera funktioner från dem. Varje fält undersökning filter är en uppsättning av undersökningspunkter -sensorer som uppfattar utrymmet. Vår inlärningsalgoritm optimerar inte bara de vikter som är förknippade med undersökningspunkterna, utan också deras platser, som deformerar formen på sonderingsfiltren och adaptivt distribuerar dem i 3D-utrymme. De optimerade undersökningspunkterna känner 3D-utrymmet "intelligent", snarare än att fungera blint över hela domänen. Vi visar att fältundersökning är betydligt effektivare än 3DCNN, samtidigt som den ger toppmoderna prestanda, om klassificeringsuppgifter för 3D-objektigenkänningsriktmärkesdata.
REF:s tillvägagångssätt utnyttjar fältkontrollfilter för att extrahera funktionerna och optimera inte bara filtrens vikter som i standard CNN:er utan även deras placeringar.
FPNN: Field Probing Neural Networks for 3D Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}