新手法「球面CNN」。AIが3D形状の変形が理解できる可能性

新手法「球面CNN」。AIが3D形状の変形が理解できる可能性

3つの要点
✔️ 球面CNNを提案
✔️ 回転不変性を保つためのアイデアを
提案
✔️ 3D形状を球面に変換する。また逆も然りの便利な関数のペアを利用

Deep Learning 3D Shapes Using Alt-az Anisotropic 2-Sphere Convolution
written by Min LiuFupin YaoChiho ChoiAyan SinhaKarthik Ramani

Comments: Published by ICLR 2019.
Subjects: Machine Learning

はじめに

CNNは特に画像データに扱われるAI(深層学習モデル)ですが、最近では他にも映像データや時系列データ、グラフ構造など幅広いデータに対して用いられています。
今回は新しく「3D形状」に適用可能なCNNが提案されました。

目次

  • 身近な3D形状データ
  • 球面CNN
  • データ処理の流れ
  • 結果
  • まとめ

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