CNN-RNN結合的3D物體識別分類

原文：Convolutional-Recursive Deep Learning for 3D Object Classification 總體思想： 1、同時使用CNN-RNN進行圖像特徵的學習，對RGB-D圖像進行分類 2、使用單層CNN提取圖像低維特徵，使用這種方法的原因在於這種低維特徵能夠允許物體的部分形變，從而具有一定的魯棒性。將單層CNN的輸出作爲輸入輸入至RNN中，讓RNN去學習特徵

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