3次元深層学習⼿法❶
n2次元投影
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H. Su et al., Multi-view Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition. ICCV, 2015
• ⾒たことない視点からの認識に弱い
• 推論時にも訓練時と同じ視点の画像が必要
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3次元深層学習⼿法❷
nボクセル
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Z. Wu et al., 3D ShapeNets: A Deep Representation for Volumetric Shape Modeling. CVPR, 2015.
• 低解像度(にせざるを得ない)のため認識精度は⾼くない。
• 回転にどう対応するか?という問題
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3次元深層学習⼿法❸
n⽣の点群
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C. Qi et al., PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation. CVPR, 2017.
• ⽣の点群を⼊⼒するため情報損失が起きない
• 推論を⼀回の⼊⼒で可能