不变训练 2D-3D 联合硬样本用于少样本点云识别

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。