De flesta befintliga 3D-objektigenkänningsalgoritmer fokuserar på att utnyttja den starka diskriminativa kraften hos djupinlärningsmodeller med softmax förlust för klassificering av 3D-data, samtidigt som man lär sig diskriminativa funktioner med djup metrisk inlärning för 3D-objektsökning mer eller mindre försummas. I tidningen studerar vi varianter av djupa metriska inlärningsförluster för 3D-objekt hämtning, som inte fått tillräcklig uppmärksamhet från detta område. Först, två typer av representativa förluster, triol förlust och center förlust, införs som kan lära sig mer diskriminerande egenskaper än traditionell klassificering förlust. Sedan föreslår vi en ny förlust som heter triplet-center förlust, som ytterligare kan öka den diskriminerande kraften i funktionerna. Den föreslagna triplet-center förlust lär sig ett centrum för varje klass och kräver att avstånden mellan prover och centra från samma klass är närmare än de från olika klasser. Omfattande experimentella resultat på två populära 3D-objektsökningsriktmärken och två brett antagna skissbaserade 3D-format hämtningsriktmärken visar konsekvent effektiviteten av vår föreslagna förlust, och betydande förbättringar har uppnåtts jämfört med toppmoderna.
Efter idén att göra mer diskriminerande inbäddning kombinerar REF Triplet och Center Loss för multi-view objekt hämtning.
Triplet-Center Loss for Multi-view 3D Object Retrieval
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}