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17为任意视角下的3D物体识别学习具有空间感知能力的典范视角表征
Learning Spatially-Aware Canonical View Representation for 3D Shape Recognition with Arbitrary Views
为使多视角3D物体识别更切合实际场景 ， 这篇工作专注于任意视角下的物体识别 ， 即视角位置与个数任意给定的情况；为解决任意视角带来的新挑战 ， 我们提出一种具有空间感知能力的典范视角表征；我们首先将来自任意视角的图像特征使用最优传输与一组可学的参考视角特征对齐 ， 由此得到一组固定数量的典范视角特征；随后我们将这些对齐的典范视角特征进行聚合 ， 得到一个鲁棒的3D物体表征用于识别；我们在此提出一种空间感知损失 ， 约束典范视角特征能被离散地嵌入于欧式空间的各个象限；在ModelNet40、ScanObjectNN与RGBD数据集中的实验结果表明 ， 我们的方法不仅在传统的固定视角情况下性能优秀 ， 而且在更有挑战的任意视角情况下相比其他方法有显著的性能提升 。

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（责任编辑：刘畅 ）
【腾讯优图17篇论文入选ICCV2021，含跨模态检索与分割、车辆识别等领域】来源：和讯网

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