【摘 要】
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对于三维物体的识别任务,基于多视图卷积神经网络的方法(MVCNN)在准确性和训练速度等方面都优于基于三维数据表示的方法。但MVCNN依赖于三维模型,且采用了固定视角的视图,不符合实际的应用场景;此外,其视图特征融合采用了最大值池化操作,会损失部分原始特征信息。针对这一问题,该文提出了一种基于多视图循环神经网络(MVRNN)的三维物体识别方法,从3个方面对MVCNN进行改进。首先,在交叉熵损失函数中
【基金项目】
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国家青年科学基金(61502088),广东省自然科学基金(2016A030313018),广东省高等学校优秀青年教师培养计划(Yq2013206)
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对于三维物体的识别任务,基于多视图卷积神经网络的方法(MVCNN)在准确性和训练速度等方面都优于基于三维数据表示的方法。但MVCNN依赖于三维模型,且采用了固定视角的视图,不符合实际的应用场景;此外,其视图特征融合采用了最大值池化操作,会损失部分原始特征信息。针对这一问题,该文提出了一种基于多视图循环神经网络(MVRNN)的三维物体识别方法,从3个方面对MVCNN进行改进。首先,在交叉熵损失函数中引入特征辨识度指标,以提高不同物体特征之间的辨识度;其次,使用循环神经网络代替MVCNN的最大值池化操作
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