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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/68505
標題: | 透過室內場景資訊重建無監督學習3D點雲特徵 3D Point Cloud Unsupervised Representation Learning by Indoor Scene Context Reconstruction |
作者: | Yueh-Cheng Liu 劉岳承 |
指導教授: | 徐宏民(Winston H. Hsu) |
關鍵字: | 深度學習,點雲,3D場景理解,預訓練, Deep Learning,Point Cloud,3D Scene Understanding,Pre-training, |
出版年 : | 2020 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 近年來無監督學習在2D影像和自然語言處理有著顯著的進展,而我們在這篇論文中探討在3D 場景理解的任務中使用無監督學習的挑戰與機會,我們提出了一個新的無監督學習的方法稱為場景資訊重建,藉此訓練出一個3D場景的特徵,我們利用了一個大型室內重建的資料集和兩種不同的衡量方式去驗證我們的方法,此外,透過一些特徵的視覺化方法,我們的方法展現了學習出高級語意理解的能力。 Recently, unsupervised representation learning has successful progress in the field of NLP and 2D images. In this work, we explore the opportunity and challenges of applying such methods in 3D scene understanding. We propose a new unsupervised representation learning method, Scene Context Reconstruction, which can learn a general representation for 3D scene. We evaluate our method in a large indoor reconstruction point cloud dataset under two different protocols. Moreover, through different visualization of the features, we are able to demonstrate that our method learns representation with high-level semantic meaning. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/68505 |
DOI: | 10.6342/NTU202003727 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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