Nyligen djupt lärande arkitekturer kan känna igen fall av 3D-punkt moln objekt av tidigare sett klasser ganska väl. Samtidigt möjliggör den nuvarande 3D-djupkameratekniken att generera/segmentera en stor mängd 3D-punktsmolnobjekt från en godtycklig scen, för vilken det inte finns någon tidigare sedd träningsdata. En utmaning för ett 3D-punkts molnigenkänningssystem är alltså att klassificera objekt från nya, osynliga klasser. Denna fråga kan lösas genom att anta en noll-shot lärande (ZSL) metod för 3D-data, liknande 2D-bildversionen av samma problem. ZSL försöker klassificera osynliga objekt genom att jämföra semantisk information (attribut/word vektor) av synliga och osynliga klasser. Här anpassar vi flera nya 3D-punkts molnigenkänningssystem till ZSL-inställningen med vissa ändringar i deras arkitekturer. Såvitt vi vet är detta det första försöket att klassificera osynliga 3D-punktsmolnobjekt i ZSL-inställningen. Ett standardprotokoll (som inkluderar valet av datauppsättningar och den synliga/osedda uppdelningen) för att utvärdera sådana system föreslås också. Baslinjeprestanda rapporteras med hjälp av det nya protokollet på de undersökta modellerna. Denna undersökning kastar en ny utmaning till 3D-punkt cloud igenkänning gemenskap som kan initiera många framtida verk.
Men såvitt vi vet finns det bara ett arbete REF som har tagit itu med ZSL-problemet för 3D-punktmoln.
Zero-shot Learning of 3D Point Cloud Objects
{'venue': '2019 16th International Conference on Machine Vision Applications (MVA)', 'journal': '2019 16th International Conference on Machine Vision Applications (MVA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}