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Invariant Training of 2D-3D Joint Hard Samples for Few-Shot Point Cloud Recognition
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内容提要
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。
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关键要点
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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。
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InvJoint通过联合预测传统的3D模型和经过训练的2D模型来提高识别性能。
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强调在难样本上训练，以解决2D和3D模型之间的合作不足问题。
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提出的不变训练策略InvJoint寻求在冲突的2D和3D模糊预测之间的不变性。
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实验证明，InvJoint可以学习更协同的2D和3D表示，提升3D形状分类和形状检索的性能。
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对ModelNet10/40、ScanObjectNN和Toys4K的3D形状分类以及ShapeNet-Core的形状检索进行了大量实验，验证了InvJoint的优越性。
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