När man arbetar med tredimensionella data är det viktigt att välja representation. Vi utforskar voxelbaserade modeller och presenterar bevis för livskraften hos voxellerade representationer i tillämpningar inklusive formmodellering och objektklassificering. Våra viktigaste bidrag är metoder för att träna voxel-baserade variational autoencoders, ett användargränssnitt för att utforska latent utrymme lärt av autoencoder, och en djup convolutional neural nätverk arkitektur för objektklassificering. Vi tar itu med utmaningar som är unika för voxelbaserade representationer och utvärderar empiriskt våra modeller på ModelNet-riktmärket, där vi visar en relativ förbättring på 51,5 % av den senaste tekniken för objektklassificering.
En mycket högpresterande metod baserad på voxel representation är REF, som utnyttjar en variation av ResNet arkitektur.
Generative and Discriminative Voxel Modeling with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}