Abstrakt. 3D Convolutional Neural Networks är känsliga för omvandlingar som tillämpas på deras ingång. Detta är ett problem eftersom en voxeliserad version av en 3D-objekt, och dess roterade klon, kommer att se orelaterade till varandra efter att ha gått igenom till det sista lagret av ett nätverk. Istället skulle en idealiserad modell bevara en meningsfull representation av det voxeliserade objektet, samtidigt som den förklarar pose-skillnaden mellan de två ingångarna. En liksidig representationsvektor har två komponenter: den invarianta identitetsdelen och en urskiljbar kodning av omvandlingen. Modeller som inte kan förklara pose-differenser riskerar att "utspädda" representationen, i strävan efter att optimera en klassificering eller regressionsförlust funktion. Vi introducerar ett Group Convolutional Neural Network med linjär liksidighet till översättningar och rätvinkliga rotationer i tre dimensioner. Vi kallar det här nätverket CubeNet, som speglar dess kubliknande symmetri. Genom konstruktion bidrar detta nätverk till att bevara en 3D-forms globala och lokala signatur, eftersom den omvandlas genom på varandra följande lager. Vi tillämpar detta nätverk på en mängd 3D inference problem, uppnå state-of-the-art på ModelNet10 klassificering utmaning, och jämförbara prestanda på ISBI 2012 Connectome Segmentation Benchmark. Såvitt vi vet är detta den första 3D rotation likvariant CNN för voxel representationer.
Deras senaste arbete CubeNet REF använde en 3D rotation likvariant CNN för voxel representationer.
CubeNet: Equivariance to 3D Rotation and Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}