Invariant Training of 2D-3D Joint Hard Samples for Few-Shot Point Cloud Recognition

BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-18T00:00:00Z

本文介绍了解决3D物体少样本点云识别中数据稀缺挑战的方法InvJoint，通过联合预测传统的3D模型和经过训练的2D模型，强调在难样本上训练，并寻求在冲突的2D和3D模糊预测之间的不变性。实验证明，InvJoint可以学习更协同的2D和3D表示，提高了3D形状分类和形状检索的性能。