Nov, 2020

通过自监督的球形 CNN 学习定向表面

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TL;DR本文提出了一种基于 Spherical CNNs 的自我监督训练的方法，能够学习并识别 3D 形状的标准方向，该方法被称为 Compass，并在多个公共数据集上实验，证明了其有效性。
canonical orientation3d surfacesspherical cnnsequivarianceself-supervised training
发现论文，激发创造
  • 使用球形 CNN 学习 SO (3) 等变表示

    论文提出通过多值球面函数和在球谐域中实现球面上的准确卷积来解决 3D 卷积神经网络中的 3D 旋转等变性问题，进而提供了一种局部对称且通过平滑的频谱实现本地化滤波器的方法，同时还实现了一种用于谱域的新型池化技术，这些操作使得网络不需要过多的容量和数据增强即可在标准检索和分类基准测试中与现有的最先进性能相当。

    Nov, 2017

  • 无监督学习有效的等变三维描述符

    本文介绍了一种使用深度学习模式进行三维形状描述子学习的方法，在未定向输入数据的情况下创建坚固有力的旋转等变表示，并在测试时定义一个良好的规范方向。

    Sep, 2019

  • 跨域 3D 等变图像嵌入

    本文介绍了一种基于球形卷积网络的 2D 图像嵌入学习方法，在不需要特定任务的监督下，利用其等变结构特征解决了姿态估计和新视角合成等应用。

    Dec, 2018

  • 通过方向估计进行点云的自监督学习

    本文提出了一种基于 3D 自监督学习的点云学习方法，通过旋转点云实现无标签的自我监督，在形状分类和 3D 关键点预测等任务上表现出色，学习到的特征优于其他自监督方法。

    Aug, 2020

  • 基于二十面体球的定向语义分割

    该论文提出了一种适用于全景图像的方位感知卷积神经网络框架，该框架可以更高效地进行分类和语义分割任务，并为自动驾驶系统等应用程序提供了 “全景式” 理解周围环境的能力。

    Jul, 2019

  • 广义覆盖下的曲面网络

    本研究通过开发一种新的表面到图像表示方法，成功地在几何数据分析中应用了卷积神经网络，以达到在形状检索、形状分类和语义形状分割等任务上取得了最先进的结果或相当的结果的目标。

    Dec, 2018

  • 使用旋转等变特征的曲面上的 CNN

    该论文提出了一种用于表面的网络架构，其中包含旋转等变的特征，以解决运输滤波器核时出现的旋转歧义问题。基于圆谐函数的卷积滤波器在离散层次上具有旋转等变性，将该方法应用于三角网中，并在形状对应和分类任务上进行了评估。

    Jun, 2020

  • 利用视点引导的球面映射改善语义对应

    自监督表征学习在提取图像特征方面取得了近期的进展，但在面对对称性和重复部分等具有挑战性的图像特征时仍存在限制。为了解决这些限制，本文提出一种新的语义对应估计方法，将有区分度的自监督特征与三维理解相结合，通过弱几何球面先验进行补充。与更复杂的三维流程相比，我们的模型仅需要弱视点信息，我们球面表示的简单性使我们能够在训练过程中注入信息丰富的几何先验。我们提出了一个更好地考虑重复部分和对称性误差的新评估指标。我们在具有挑战性的 SPair-71k 数据集上呈现结果，表明我们的方法能够在许多物体类别上区分对称视图和重复部分，并且还证明我们能够推广到 AwA 数据集上的未见类别。

    Dec, 2023

  • 3D Steerable CNNs：学习体数据中的等变特征

    本文提出了一种卷积网络，它对刚体运动具有等变性。使用 3D 欧几里得空间上的标量场、向量场和张量场来表示数据，并使用等变卷积在这些表示之间映射。实验结果验证了 3D Steerable CNN 对氨基酸倾向预测和蛋白质结构分类等问题的有效性，这些问题均具有 SE（3）对称性。

    Jul, 2018

  • 自旋加权球面卷积神经网络

    介绍了一种新型球形卷积神经网络，使用自旋加权球形函数，实现在球形空间内的非均向滤波，适用于分类球形图像、3D 形状和球形全景图像的语义分割，并在实验中展现了优越性。

    Jun, 2020