論文の概要: PREMA: Part-based REcurrent Multi-view Aggregation Network for 3D Shape Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04945v1
• Date: Tue, 9 Nov 2021 04:01:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-10 16:05:17.402351
• Title: PREMA: Part-based REcurrent Multi-view Aggregation Network for 3D Shape Retrieval
• Title（参考訳）: prema:3次元形状検索のための部分的再帰的マルチビューアグリゲーションネットワーク
• Authors: Jiongchao Jin, Huanqiang Xu, Pengliang Ji, Zehao Tang, Zhang Xiong
• Abstract要約: 本稿では,PREMA(Recurrent Multi-view Aggregation Network)を提案する。 対象を主に識別する部分によって認識するという事実に触発されて、異なる視点で再帰する識別部分である多視点コヒーレント部分(MCP)を定義する。 我々のPreMAは、MPPを確実に見つけ、効果的に利用し、堅牢な形状表現を構築することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.656494275215634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose the Part-based Recurrent Multi-view Aggregation network(PREMA) to eliminate the detrimental effects of the practical view defects, such as insufficient view numbers, occlusions or background clutters, and also enhance the discriminative ability of shape representations. Inspired by the fact that human recognize an object mainly by its discriminant parts, we define the multi-view coherent part(MCP), a discriminant part reoccurring in different views. Our PREMA can reliably locate and effectively utilize MCPs to build robust shape representations. Comprehensively, we design a novel Regional Attention Unit(RAU) in PREMA to compute the confidence map for each view, and extract MCPs by applying those maps to view features. PREMA accentuates MCPs via correlating features of different views, and aggregates the part-aware features for shape representation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビュー数,咬合数,背景クラッタの不足などの実用的ビュー欠陥の悪影響を解消し,形状表現の識別能力を高めるための,部分的再帰的多視点集約ネットワーク(prema)を提案する。 人間が主に識別部によって物体を認識するという事実に着想を得て,多視点コヒーレント部分(mcp)を異なる視点で再帰する判別部と定義する。 当社のpremaは,mcpを用いてロバストな形状表現を構築できる。 総合的に,各ビューに対する信頼度マップを計算し,特徴量にそれらのマップを適用してMPPを抽出するために,PreMAに新しい地域意識ユニット(RAU)を設計する。 PreMAは異なるビューの特徴を関連付けてMPPをアクセントし、形状表現のための部分認識の特徴を集約する。

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