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$n_x\timesn_y$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