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CurveNet:Curvature-Based Multitask Learning Deep Networks for 3D Object Recognition

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2021年第6期8卷 1177-1187页

作者： A.A.M.Muzahid Wanggen Wan Ferdous Sohel Lianyao Wu Li Hou School of Communications and Information Engineering Institute of Smart CityShanghai UniversityShanghai 200444China Discipline of Information Technology Murdoch UniversityMurdoch WA 6150Australia School of Information Engineering Huangshan UniversityHuangshan 245041China

In computer vision fields,3D object recognition is one of the most important tasks for many real-world ***-dimensional convolutional neural networks(CNNs)have demonstrated their advantages in 3D object *** this paper,we propose to use the principal curvature directions of 3D objects(using a CAD model)to represent the geometric features as inputs for the 3D *** framework,namely CurveNet,learns perceptually relevant salient features and predicts object class *** directions incorporate complex surface information of a 3D object,which helps our framework to produce more precise and discriminative features for object *** learning is inspired by sharing features between two related tasks,where we consider pose classification as an auxiliary task to enable our CurveNet to better generalize object label *** results show that our proposed framework using curvature vectors performs better than voxels as an input for 3D object *** further improved the performance of CurveNet by combining two networks with both curvature direction and voxels of a 3D object as the inputs.A Cross-Stitch module was adopted to learn effective shared features across multiple *** evaluated our methods using three publicly available datasets and achieved competitive performance in the 3D object recognition task.

关键词： 3D shape analysis convolutional neural network dnns object classification volumetric CNN

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