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【论文笔记】可能对称可变形3D物体自然场景下图像的无监督学习CVPR 2020中，无监督学习或者半监督学习也是一个热点话题。本期，推送一篇CVPR 2020中可能对称可变形的3D物体自然场景下图像的无监督学习。论文题目：Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild论文作者：Shangzhe Wu, Christian Rupprecht, Andrea Ved.

原文地址：点击访问本期，为大家推送CVPR 2020一篇关于图神经网络与3D相关的文章。自我感觉挺有趣的，有兴趣的同学推荐一读。论文题目：View-GCN: View-based Graph Convolutional Network for 3D Shape Analysis论文作者：Xin Wei, Ruixuan Yu and Jian Sun*作者单位：Xi’an Jiaotong UniversityMotivation图3(a)中从不同的视角看不同的物体，结果是不一样的。例如.

支持向量机(SVM)是一种广泛使用的分类方法，对于二分类支持向量机模型的拟合存在许多有效的方法。然而，用户必须为调试参数提供初始值：正则化代价参数和核参数。常见的做法是使用一个初始值作为代价参数，这通常会导致模型存在不小局限。在本文中，作者认为代价参数的选择是至关重要的。然后，作者提出一种正则化参数的解路算法，可以适用于求解支持向量机最优解的完整解路，基本上是相同的计算成本拟合一个支持向量机模型。作者举例说明所提出的算法，并使用所提出的表示法，以进一步了解支持向量机的最优解的范围。