【泡泡一分钟】学习高分辨率的3D数据表示（CVPR-25）

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标题：OctNet: Learning Deep 3D Representations at High Resolutions

作者：Gernot Riegler, Ali Osman Ulusoy, Andreas Geiger

来源：CVPR 2017

编译：李仕杰

播音员：刘畅

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摘要

今天介绍的文章是“OctNet: Learning Deep 3D Representations at High Resolutions”——学习高分辨率的3D数据表示，该文章发表在CVPR 2017。

 

我们提出了一个用于深度学习的稀疏3D数据表达方式。相比于现存的模型，我们的表达使3D卷积网络能够做的既深又高分辨率。为了这一目标，我们利用输入数据的稀疏性按层次关使用一系列不平衡的八叉树对空间进行划分。八叉树中每一个叶子节点存储着一个池化特征表示。这一表示关注于相关稠密区域的内存分配和计算，并使得更深的网络能够处理更高的分辨率。我们通过分析一些3D任务上的分辨率来展示OctNet的作用，包括3D物体分类，方向估计和点云标注。

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