视图N-gram网络：3D对象检索的高效解决方案

视图N-gram网络用于3D对象检索是一个新颖的深度学习框架，旨在解决三维物体多视图表示中信息量和区分度的优化问题。当前的3D形状检索研究主要集中在两种方法上：基于模型的方法和基于视图的方法。基于模型的方法直接处理原始3D数据，如点云或体素，而基于视图的方法则通过先生成2D视图图像，再从这些图像中提取特征，形成3D对象的全局描述。 传统的视图聚合策略，如视图池化，存在空间信息跨视图稀疏存储的问题，可能导致信息丢失。另一方面，递归神经网络虽然能捕获局部视图间的依赖，但可能在效率上有所欠缺。视图N元语法网络（VNN）的提出，受到自然语言处理中n-gram模型的启发，它将视图序列分割成重叠的视觉n-gram，这使得空间信息在多个视图中得到更好的保留和整合。通过这种方式，VNN能够学习到每个3D对象独特的全局嵌入，提高检索的精确性和效率。 在实验部分，VNN在ModelNet10、ModelNet40和ShapeNetCore55等标准的三维形状检索数据集上展现了其优越性能，证明了它在捕捉跨视图空间信息、避免冗余和提高区分度方面的有效性。与基于模型的方法相比，VNN的灵活性和对现实世界应用的支持更具优势，特别是在获取和处理视图图像方面。 视图N-gram网络作为一项创新性工作，解决了多视图表示中的关键挑战，通过引入n-gram模型的思想，提供了一种高效且有效的3D对象检索解决方案。这种框架的发展有望推动三维计算机视觉领域的进一步研究和发展，特别是在实际应用中的性能提升和效率改进。