論文の概要: Gram Regularization for Multi-view 3D Shape Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07733v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 05:37:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 00:23:17.597261
• Title: Gram Regularization for Multi-view 3D Shape Retrieval
• Title（参考訳）: 多視点3次元形状検索のためのグラム正規化
• Authors: Zhaoqun Li
• Abstract要約: 本稿では,グラム正規化という新しい正規化用語を提案する。 重みカーネル間の分散を強要することにより、正規化器は識別的特徴を抽出するのに役立つ。 提案したグラム正規化はデータ独立であり、ベルやホイッスルを使わずに安定かつ迅速に収束することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.655021726150368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How to obtain the desirable representation of a 3D shape is a key challenge in 3D shape retrieval task. Most existing 3D shape retrieval methods focus on capturing shape representation with different neural network architectures, while the learning ability of each layer in the network is neglected. A common and tough issue that limits the capacity of the network is overfitting. To tackle this, L2 regularization is applied widely in existing deep learning frameworks. However,the effect on the generalization ability with L2 regularization is limited as it only controls large value in parameters. To make up the gap, in this paper, we propose a novel regularization term called Gram regularization which reinforces the learning ability of the network by encouraging the weight kernels to extract different information on the corresponding feature map. By forcing the variance between weight kernels to be large, the regularizer can help to extract discriminative features. The proposed Gram regularization is data independent and can converge stably and quickly without bells and whistles. Moreover, it can be easily plugged into existing off-the-shelf architectures. Extensive experimental results on the popular 3D object retrieval benchmark ModelNet demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 3次元形状の望ましい表現の獲得は,3次元形状検索タスクにおいて重要な課題である。 既存の3d形状検索手法のほとんどは、異なるニューラルネットワークアーキテクチャによる形状表現の取得に重点を置いているが、ネットワークの各レイヤの学習能力は無視されている。 ネットワークの容量を制限している一般的で難しい問題は、過度に適合することです。 これを解決するため、L2正規化は既存のディープラーニングフレームワークに広く適用されている。 しかし、L2正則化による一般化能力への影響は、パラメータの大きな値のみを制御するため制限される。 そこで本稿では,重みカーネルに対応する特徴マップの異なる情報を抽出するよう促すことにより,ネットワークの学習能力を強化する「グラム正規化」という新しい正規化用語を提案する。 重みカーネル間の分散を強要することにより、正規化器は識別的特徴を抽出するのに役立つ。 提案するグラム正則化はデータ独立であり、ベルやホイッスルなしで安定かつ迅速に収束することができる。 さらに、既存のオフ・ザ・シェルフ・アーキテクチャに簡単に接続できる。 人気のある3dオブジェクト検索ベンチマーク・モデルネットの広範な実験結果から,本手法の有効性を実証した。

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