基于3D形状信息的无监督特征学习方法

ShapeCodes：基于3D形状信息的无监督特征学习 ShapeCodes 是一种基于3D形状信息的无监督特征学习方法，它可以将3D形状信息嵌入到单视图图像表示中。该方法的主要思想是一个自我监督的训练目标，只给单个2D图像要求对象的所有不可见视图可从学习的特征预测。 ShapeCodes 的工作流程是将未知类别和未知视点的输入图像映射到潜在空间，然后从该潜在空间中“提升”该图像到包含从所有视角示出的对象的视图网格。这个方法可以捕捉基本形状原语和语义规律的数据驱动的方式，不需要手动语semantic标签。 ShapeCodes 的优点是可以学习到3D形状规则的有价值的线索，嵌入到特征空间中，并且可以用于类别识别任务。这个方法可以解决传统的视觉识别方法的局限性，如人工监督昂贵、不是所有的对象都是由它们的纹理很好地定义的，以及学习视点特定的类别模型是麻烦的。 ShapeCodes 的关键技术是提升视图到Viewgrids的技术，该技术可以将2D图像提升到3D视图网格中，从而学习到3D形状信息。这个技术可以解决视觉识别中的基本障碍，即学习到的表示限制在2D域。 ShapeCodes 的潜在空间可以捕捉到基本形状原语和语义规律的数据驱动的方式，这种方式可以解决人类视觉系统中的问题，即从2D视图推断3D几何形状。这个方法可以用于物体识别、图像分类、物体检测等领域。 ShapeCodes 的优点还在于可以学习到类不可知的特征表示，这种表示可以跨越对象类别边界，捕捉到基本形状原语和语义规律的数据驱动的方式。这个方法可以解决传统的视觉识别方法的局限性，即学习到的表示限制在类别边界中。 ShapeCodes 是一种基于3D形状信息的无监督特征学习方法，可以学习到3D形状规则的有价值的线索，嵌入到特征空间中，并且可以用于类别识别任务。这个方法可以解决视觉识别中的基本障碍，具有广泛的应用前景。