論文の概要: A Novel Patch Convolutional Neural Network for View-based 3D Model Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12299v1
• Date: Sat, 25 Sep 2021 07:18:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 15:31:20.794203
• Title: A Novel Patch Convolutional Neural Network for View-based 3D Model Retrieval
• Title（参考訳）: ビューベース3次元モデル検索のための新しいパッチ畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Zan Gao, Yuxiang Shao, Weili Guan, Meng Liu, Zhiyong Cheng, Shengyong Chen
• Abstract要約: ビューベース3次元モデル検索のための新しいパッチ畳み込みニューラルネットワーク(PCNN)を提案する。 提案したPCNNは, それぞれ93.67%, 96.23%と, 最先端のアプローチより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.12906920608775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, many view-based 3D model retrieval methods have been proposed and have achieved state-of-the-art performance. Most of these methods focus on extracting more discriminative view-level features and effectively aggregating the multi-view images of a 3D model, but the latent relationship among these multi-view images is not fully explored. Thus, we tackle this problem from the perspective of exploiting the relationships between patch features to capture long-range associations among multi-view images. To capture associations among views, in this work, we propose a novel patch convolutional neural network (PCNN) for view-based 3D model retrieval. Specifically, we first employ a CNN to extract patch features of each view image separately. Secondly, a novel neural network module named PatchConv is designed to exploit intrinsic relationships between neighboring patches in the feature space to capture long-range associations among multi-view images. Then, an adaptive weighted view layer is further embedded into PCNN to automatically assign a weight to each view according to the similarity between each view feature and the view-pooling feature. Finally, a discrimination loss function is employed to extract the discriminative 3D model feature, which consists of softmax loss values generated by the fusion lassifier and the specific classifier. Extensive experimental results on two public 3D model retrieval benchmarks, namely, the ModelNet40, and ModelNet10, demonstrate that our proposed PCNN can outperform state-of-the-art approaches, with mAP alues of 93.67%, and 96.23%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 近年,ビューベースの3dモデル検索手法が多数提案され,最新性能が実現されている。 これらの手法の多くは、より差別的な視点レベルの特徴を抽出し、3次元モデルのマルチビュー画像を効果的に集約することに焦点を当てている。 そこで我々は,マルチビュー画像間の長距離関連を捉えるために,パッチ特徴間の関係を利用する観点からこの問題に取り組む。 本研究では,ビュー間の関連性を把握するために,ビューに基づく3次元モデル検索のための新しいパッチ畳み込みニューラルネットワーク(PCNN)を提案する。 具体的には、まずcnnを用いて各ビューイメージのパッチ特徴を別々に抽出する。 第二に、PatchConvと呼ばれる新しいニューラルネットワークモジュールは、特徴空間内の隣り合うパッチ間の固有の関係を利用して、マルチビューイメージ間の長距離関連をキャプチャするように設計されている。 そして、適応重み付きビュー層をさらにPCNNに埋め込み、各ビュー特徴とビュープーリング特徴との類似性に応じて各ビューに重みを自動的に割り当てる。 最後に、フュージョンラッシファイアと特定分類器によって生成されたソフトマックス損失値からなる識別3dモデル特徴を抽出するために識別損失関数を用いる。 ModelNet40とModelNet10の2つの公開3Dモデル検索ベンチマークによる大規模な実験結果から、提案したPCNNは、それぞれ93.67%、96.23%という最先端のアプローチより優れていることが示された。

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