基于LSTM的多视图表示学习用于3D形状识别和检索

"使用LSTM学习多视图表示以进行3D形状识别和检索" 本文提出了一种新颖的基于多视图的3D形状识别和检索网络架构器，该网络将卷积神经网络（CNN）与长期短期记忆（LSTM）结合在一起，可以从多个视图中利用相关信息。该方法首先使用训练有素的带有残留连接的CNN来提取从3D形状渲染的每个视图图像的低级特征，然后使用LSTM和序列投票层将这些特征聚合为形状描述符。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了一个基于多视图的3D形状识别和检索网络架构器，该网络可以从多个视图中利用相关信息。 2. 使用了CNN和LSTM的结合，以提高网络的表达能力和泛化能力。 3. 采用了高速公路网络和三步训练策略来促进深层网络的优化。 本文的实验结果表明，该方法在两个公共数据集上的3D形状识别和3D形状检索方面都具有良好的表现。这项技术有可能在计算机视觉、多媒体分析和计算机图形学等领域中具有广泛的应用前景。 知识点： 1. 3D形状识别：是计算机视觉、多媒体分析和计算机图形学中的一个重要主题。它涉及到对3D模型的形状信息的提取和分析。 2. 多视图表示：是指从多个视图中提取相关信息，以对3D模型进行形状识别和检索。 3. 卷积神经网络（CNN）：是一种常用的深度学习算法，常用于图像分类、目标检测等任务。 4. 长期短期记忆（LSTM）：是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），常用于处理序列数据。 5. 残留连接：是一种网络架构，旨在提高网络的表达能力和泛化能力。 6. 高速公路网络：是一种网络架构，旨在提高网络的优化速度和准确性。 7. 三步训练策略：是一种训练策略，旨在提高网络的优化速度和准确性。 本文提出了一种新颖的基于多视图的3D形状识别和检索网络架构器，该方法可以从多个视图中利用相关信息，以提高3D形状识别和检索的准确性和效率。这项技术有可能在计算机视觉、多媒体分析和计算机图形学等领域中具有广泛的应用前景。