Visa baserade strategier för 3D-objektigenkänning har visat sig vara mycket framgångsrika. De state-of-the-art metoder nu uppnå över 90% korrekt kategori nivå igenkänning prestanda på utseende bilder. Vi förbättrar dessa metoder genom att införa ett samlings- och samlingsskikt baserat på dominerande uppsättningar. Den viktigaste idén är att samla information från vyer som är likartade och därmed tillhör samma kluster. De poolade vektorerna matas sedan som ingångar till samma lager, på ett återkommande sätt. Denna återkommande kluster och pooling modul, när den infogas i en off-the-shelf förtränade CNN, ökar prestanda för multi-view 3D objektigenkänning, uppnå en ny state of the art test set igenkänning noggrannhet 93,8% på ModelNet 40 databasen. Vi utforskar också en snabb approximativ inlärningsstrategi för vår klusterpoolande CNN, som, samtidigt som den offrar lärandet från början till slut, avsevärt förbättrar utbildningens effektivitet med endast en liten minskning av igenkänningsnoggrannheten till 93,3%. Vårt genomförande finns på https://github.com/fate3439/dscnn.
Det aktuella senaste resultatet på ModelNet40-riktmärkets datauppsättning rapporteras av Wang et al. REF, som också bygger på multi-view-metoden.
Dominant Set Clustering and Pooling for Multi-View 3D Object Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}