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  • ICCV2015_Multi-view Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition

    Author

    Hang Su  一作,PHD,  暂时就这篇比较有名

    Abstract

    对于3D的描述子,希望不是直接从3D数据中提取,而是基于view

    本文第一个提出标准的CNN结构用3D render的view来训练模型从而识别3D物体

    我们发现3D物体甚至可以通过single view来识别,越多view识别率越高

    主要贡献: 提出一个新型结构,利用2D view来产生3D物体的描述子,并且在任务上都取得了SOTA

    同时设计了一种融合多种view信息的方法

    输入数据是 3D mesh

    怎么生成 view:  Phong reflection model (别人提出的模型)

    Retrievel

    设计的目标函数

    需要计算$n_x imesn_y$次

    这样效率不高, 所以学习自动合成所有的view特征就会提高效率

    Result

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lainey/p/8669670.html
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