利用二維多視角的3D識別——MVCNN

Highlights 用物體的三維數據從不同「視角」所得到的二維渲染圖，作爲原始的訓練數據。用經典、成熟的二維圖像卷積網絡進行訓練，訓練出的模型，對三維物體的識別、分類效果之好，比那些用三維數據直接訓練出的模型好很多。 Critical Review Introduction 由於之前人們很少能夠接觸到直接的三維物體特徵，所以一直以來在計算機視覺中研究者大多是使用3維圖像的2維特徵來進行識別等操作

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