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动量更新与重构约束的限制视角下3D物品识别
1
作者
崔瑞博
王峰
《华东师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期61-72,共12页
提出了一个基于动量更新表示与重构约束的神经网络训练框架:在视角标签信息缺失的限制性条件下,使用2D(two-dimensional)图像进行3D(three-dimensional)物品识别.首先,使用自监督学习来解决训练过程中标签缺失的问题.其次,在动态队列基...
提出了一个基于动量更新表示与重构约束的神经网络训练框架:在视角标签信息缺失的限制性条件下,使用2D(two-dimensional)图像进行3D(three-dimensional)物品识别.首先,使用自监督学习来解决训练过程中标签缺失的问题.其次,在动态队列基础上,使用动量更新来保持物品表示的稳定性.更进一步地,在训练框架中加入自编码器模块,利用重构约束使模型学习到的表示具有更多的语义信息.最后,提出动态队列递减策略,解决训练过程中数据分布不均衡带来的准确度下降问题.在2个广泛使用的多视角数据集ModelNet和ShapeNet上进行了实验,结果表明所提方法具有良好的性能表现.
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关键词
多视角物品识别
自监督学习
自编码器
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职称材料
题名
动量更新与重构约束的限制视角下3D物品识别
1
作者
崔瑞博
王峰
机构
华东师范大学计算机科学与技术学院
出处
《华东师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期61-72,共12页
文摘
提出了一个基于动量更新表示与重构约束的神经网络训练框架:在视角标签信息缺失的限制性条件下,使用2D(two-dimensional)图像进行3D(three-dimensional)物品识别.首先,使用自监督学习来解决训练过程中标签缺失的问题.其次,在动态队列基础上,使用动量更新来保持物品表示的稳定性.更进一步地,在训练框架中加入自编码器模块,利用重构约束使模型学习到的表示具有更多的语义信息.最后,提出动态队列递减策略,解决训练过程中数据分布不均衡带来的准确度下降问题.在2个广泛使用的多视角数据集ModelNet和ShapeNet上进行了实验,结果表明所提方法具有良好的性能表现.
关键词
多视角物品识别
自监督学习
自编码器
Keywords
multi-view object recognition
self-supervised learning
auto-encoder
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动量更新与重构约束的限制视角下3D物品识别
崔瑞博
王峰
《华东师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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