一种用于基于体素的三维目标分类的快速混合级联网络
计算机视觉与模式识别
2023-05-01 v3 机器学习
摘要
基于体素的三维目标分类近年来已被深入研究。多数已有方法将经典 2D 卷积转换为 3D 形式，并进一步应用于具有二值体素表示的目标以进行分类。然而，二值体素表示在许多情况下对 3D 卷积并不十分有效。本文提出一种用于基于体素的三维目标分类的混合级联架构。其由全连接层与卷积层组成的三级结构构成，分别处理简单、中等与困难的三维模型。我们所提方法可兼顾精度与速度。通过赋予每个体素一个带符号距离值，可观察到精度的显著提升。此外，与最先进的基于点云与基于体素的方法相比，平均推理时间可大幅加快。
引用
@article{arxiv.2011.04522,
title = {A Fast Hybrid Cascade Network for Voxel-based 3D Object Classification},
author = {Ji Luo and Hui Cao and Jie Wang and Siyu Zhang and Shen Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.04522},
year = {2023}
}