Vi presenterar en ny djupinlärningsarkitektur (kallas Kdnetwork) som är utformad för 3D-modelligenkänningsuppgifter och arbetar med ostrukturerade punktmoln. Den nya arkitekturen utför multiplikativa omvandlingar och delar parametrar för dessa omvandlingar enligt underindelningarna av de punktmoln som kdtrees påtvingar dem. Till skillnad från de för närvarande dominerande konvolutionella arkitekturer som vanligtvis kräver rasterisering på enhetliga tvådimensionella eller tredimensionella rutnät, Kd-nätverk inte förlitar sig på sådana rutnät på något sätt och därför undvika dålig skalning beteende. I en rad experiment med riktmärken för populär formigenkänning, visar Kd-nätverk konkurrenskraftiga prestanda i ett antal formigenkänning uppgifter som form klassificering, form hämtning och form del segmentering.
I en annan riktning föreslog Ref ett KD-nätverk för 3D-punktsmolnigenkänning.
Escape from Cells: Deep Kd-Networks for the Recognition of 3D Point Cloud Models
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}