論文の概要: Variable-Viewpoint Representations for 3D Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03131v1
• Date: Sat, 8 Feb 2020 10:06:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 22:56:32.569400
• Title: Variable-Viewpoint Representations for 3D Object Recognition
• Title（参考訳）: 3次元物体認識のための可変視点表現
• Authors: Tengyu Ma, Joel Michelson, James Ainooson, Deepayan Sanyal, Xiaohan Wang, Maithilee Kunda
• Abstract要約: 共通表現連続体の2つの極端に2種類の入力表現が存在することを示す。 この2つの極点の間の点にある興味深い中間表現を同定する。 系統的な経験実験を通して、入力情報の関数としてこの連続体に沿って精度がどのように変化するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.913222855275997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For the problem of 3D object recognition, researchers using deep learning methods have developed several very different input representations, including "multi-view" snapshots taken from discrete viewpoints around an object, as well as "spherical" representations consisting of a dense map of essentially ray-traced samples of the object from all directions. These representations offer trade-offs in terms of what object information is captured and to what degree of detail it is captured, but it is not clear how to measure these information trade-offs since the two types of representations are so different. We demonstrate that both types of representations in fact exist at two extremes of a common representational continuum, essentially choosing to prioritize either the number of views of an object or the pixels (i.e., field of view) allotted per view. We identify interesting intermediate representations that lie at points in between these two extremes, and we show, through systematic empirical experiments, how accuracy varies along this continuum as a function of input information as well as the particular deep learning architecture that is used.
• Abstract（参考訳）: 3次元物体認識の問題に対して、深層学習法を用いた研究者は、物体の周囲の離散的な視点から撮影した「マルチビュー」スナップショットや、物体のあらゆる方向から本質的に光沢のあるサンプルの密集した地図からなる「球面」表現など、いくつかの全く異なる入力表現を開発した。 これらの表現は、どのようなオブジェクト情報がキャプチャされるか、どんな詳細がキャプチャされるかという観点でトレードオフを提供するが、これらの2つのタイプの表現がとても異なるため、これらの情報のトレードオフを計測する方法は明確ではない。 両表現は、実際には共通の表現連続体の2つの極端に存在し、本質的には、ビューごとに割り当てられたオブジェクトのビュー数またはピクセル数(つまり、視野)を優先順位付けする。 この2つの極小の間にある興味深い中間表現を識別し、系統的な実験を通して、入力情報と特定のディープラーニングアーキテクチャの関数として、この連続体に沿って精度がどのように変化するかを示す。

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