Abstrakt. Vi presenterar en ny global representation av 3D-former som lämpar sig för tillämpning av 2D CNN. Vi representerar 3D-former som flerskiktade höjdkartor (MLH) där vi på varje rutnätsplats lagrar flera fall av höjdkartor och därmed representerar 3D-formdetaljer som är dolda bakom flera lager av ocklusion. Vi tillhandahåller en ny view sammanslagningsmetod för att kombinera visningsberoende information (T.ex. MLH-deskriptorer) från flera olika vyer. På grund av möjligheten att använda 2D CNN är vår metod mycket minneseffektiv när det gäller indataupplösning jämfört med den voxelbaserade indatan. Tillsammans med MLH-deskriptorer och vår multivy sammanslagning, uppnår vi det toppmoderna resultatet i klassificering på ModelNet dataset.
REF representerar 3D-formen med hjälp av flerskiktade höjdkartor tillsammans med en ny multi-view sammanslagningsteknik.
Learning 3D Shapes as Multi-Layered Height-maps using 2D Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}