Nov, 2018

SPNet：利用球面投影进行深度三维物体分类与检索

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TL;DR本文提出一种基于 Stereographic Projection Neural Network（SPNet）的 3D 物体表示学习方法，使用视图投影和 2D 卷积神经网络来实现物体分类及视图整合。实验结果表明，该方法在 3D 目标分类和形状检索方面具有较高的性能。
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发现论文，激发创造
  • 基于球面投影的三维物体分类

    本文提出了一种基于球面投影和神经网络的新的三维物体分类方法，该方法结合了基于图像和基于三维模型的两种分类方法的关键优势，并通过实验证明其优于先前方法。

    Dec, 2017

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    该论文提出了一种名为 SurfaceNet 的端到端学习框架，可用于多视图立体成像中的 3D 建模，并通过大规模 DTU 基准测试对 SurfaceNet 进行了验证。

    Aug, 2017

  • 使用三维卷积神经网络学习时空特征

    通过在大规模监督视频数据集上使用训练的深度三维卷积神经网络（3D ConvNets）提出了一种简单而有效的时空特征学习方法。我们的成果有三个：1）相对于 2D ConvNets，3D ConvNets 更适用于时空特征学习；2）所有层中具有小的 3x3x3 卷积核的同构体系结构是 3D ConvNets 中表现最佳的体系结构之一；3）我们学到的特征 —— 即 C3D（卷积 3D）—— 连同一个简单的线性分类器，在 4 个不同的基准测试中优于最先进的方法，并与其他 2 个基准测试中的最佳方法相当。此外，这些特征紧凑：只需 10 维便能在 UCF101 数据集上达到 52.8％的准确率，由于 ConvNets 的快速推理，计算效率也非常高。最后，它们在概念上非常简单易用且易于训练和使用。

    Dec, 2014

  • 利用深度学习进行多媒体数据分类的智能 3D 网络协议

    本文中介绍了一种基于 3D 卷积神经网络和 Spatiotemporal fusion 的混合深度学习架构，用于视频分类和动作识别，在研究方面取得了良好的性能，可以识别出 UCF101 数据集中的动作（准确率达到 95%）

    Jul, 2022

  • 卷积神经网络结构搜索用于时空特征学习

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    Aug, 2017

  • 透视变换网络：学习单视图三维物体重建，无需三维监督

    从学习代理的角度探究了单视角 3D 物体重建任务，提出了一种包含透视变换定义的新型投影损失的编码器 - 解码器网络，实现了从单个 2D 图像生成 3D 体积的无监督学习，并通过实验证明了投影损失提高了 3D 对象重建的性能和泛化能力。

    Dec, 2016

  • 基于稀疏三维卷积神经网络的大规模形状检索

    该论文评估了 S3DCNN 在大规模 3D 形状基准 ModelNet40 上的性能，并衡量其受输入形状体素分辨率的影响，证明其在训练和推理阶段的计算成本要低得多，并提出了高分辨率输入的好处可能会受到神经网络推广高级特征能力的限制。

    Nov, 2016

  • 使用立体图像生成三维物体建议，实现准确的物体分类检测

    本文利用立体图像对 3D 目标进行检测，通过能量函数优化，使用 CNN 进行目标检测和姿态估计，实现在 KITTI 测试中的最佳表现，并应用 LIDAR 信息进一步优化检测结果。

    Aug, 2016

  • 解耦 3D 原型网络以进行少样本概念学习

    本研究提出了一种神经网络架构，将 RGB-D 图像分离为物体的形状和样式以及背景场景的地图，并探索了它们在少样本三维物体检测和少样本概念分类的应用。

    Nov, 2020

  • 稀疏 3D 卷积神经网络

    研究了用于处理稀疏三维输入数据的卷积神经网络，并以 2D 三角晶格和 3D 四面体晶格的 CNN 效率为研究重点，适合于 3D 物体识别和时空对象分析等应用。

    May, 2015