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深度学习论文:用于形状处理的3D数据的结构化2D表示(Structured 2D Representation of 3D Data for Shape Pro

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nic27 发表于 2019-3-26 11:54:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
nic27 2019-3-26 11:54:30 181 0 显示全部楼层
深度学习论文:用于形状处理的3D数据的结构化2D表示(Structured 2D Representation of 3D Data for Shape Processing)我们通过固定长度的结构化2D表示来表示3D形状,使得可以应用经过充分研究的2D卷积神经网络(CNN)用于3D形状上的判别和几何任务。我们首先对这种结构化描述符进行年龄介绍,分析它们的不同形式,并展示如何使用简单的2D CNN来实现良好的分类结果。通过专门的图像分类网络和我们的结构化表示,我们在ModelNet40测试集中实现了99.7 \%的分类准确度 - 通过大量资源改进了先前的最新技术水平。我们最终提供了一个新的框架,用于使用2D CNN和结构化表示来执行3D分割的几何任务 - 总结这些描述符对于判别和几何任务的效用。
We represent 3D shape by structured 2D representations of fixed length makingit feasible to apply well investigated 2D convolutional neural networks (CNN)for both discriminative and geometric tasks on 3D shapes.We first provide ageneral introduction to such structured descriptors, analyze their differentforms and show how a simple 2D CNN can be used to achieve good classificationresult.With a specialized classification network for images and our structuredrepresentation, we achieve the classification accuracy of 99.7\% in theModelNet40 test set - improving the previous state-of-the-art by a largemargin.We finally provide a novel framework for performing the geometric taskof 3D segmentation using 2D CNNs and the structured representation - concludingthe utility of such descriptors for both discriminative and geometric tasks.深度学习论文:用于形状处理的3D数据的结构化2D表示(Structured 2D Representation of 3D Data for Shape Processing) v7FFZp0Cg1vwxgxs.jpg
URL地址:https://arxiv.org/abs/1903.10360     ----pdf下载地址:https://arxiv.org/pdf/1903.10360    ----深度学习论文:用于形状处理的3D数据的结构化2D表示(Structured 2D Representation of 3D Data for Shape Processing)
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