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原创 《NormalNet: A voxel-based CNN for 3D object classification and retrieval 》翻译
《NormalNet: A voxel-based CNN for 3D object classification and retrieval 》翻译 摘要:处理3D对象识别任务的常见方法是将3D数据投影为多个2D图像。投影只捕捉物体的轮廓,而丢弃可能对识别有用的内部信息。在这篇文章中,我们处理3D数据,专注于挖掘3D数据的本质。我们提出了一种基于体素的卷积神经网络(CNN)用于三维物体识别,命名为NormalNet。该网络使用物体表面的法向量作为输入,与仅将二进制体素作为输入相比,表现出更强的辨别能力。
2020-11-10 08:10:49
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转载 卷积的输入与输出
CNN中:卷积的输入与输出卷积层尺寸的计算原理标准卷积计算举例1 x 1 卷积计算举例全连接层计算举例 读到了一篇好文,行文条理清楚,讲解透彻,与大家分享。 卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式:四个维度,依次为:样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数 输出矩阵格式:与输出矩阵的维度顺序和含义相同,但是后三个维度(图像高度、图像宽度、图像通道数)的尺寸发生变化。 权重矩阵(卷积核)格式:同样是四个...
2019-11-29 21:10:21
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单光源对多个颜色的球体实现不同方向的照射
2019-03-02
空空如也
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