论文笔记：GVCNN: Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition

深藏阁楼爱情的钟 2021-12-02 00:20 557阅读 0赞

# GVCNN: Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition #

## 1、四个问题 ##

1.  要解决什么问题？
    
     *  3D shape recognition。
2.  用了什么方法解决？
    
     *  采用多视图（multi-view）的方法。
     *  在MVCNN的基础之上，提出了group-view convolutional neural network（GVCNN）。
     *  主要创新之处是将不同视角下CNN提取得到的视觉描述子进行分组，将相类似的划分为一组。因为*类似视角下提取到的特征也是相似的*。
3.  效果如何？
    
     *  效果是SOTA的。MVCNN在modelnet40上的准确率是91%，这篇文章的GVCNN的准确率达到了93%。
4.  还存在什么问题？
    
     *  由于需要将3维模型投影到多视角下，分别用CNN提取特征，计算量比较大，所提取的特征冗余性也很强。

## 2、论文概述 ##

### 2.1、简介 ###

![\[外链图片转存失败(img-b58xNGgy-1563675517069)(./fig2.png)\]][img-b58xNGgy-1563675517069_._fig2.png]

*  3D shape recognition中，虽然有基于体素的方法，还有PointNet类直接处理点云，但是目前准确率最高的还是基于多视图的方法，比如MVCNN。
 *  MVCNN的做法就是模拟相机从若干不同的角度拍摄三维物体，得到投影的二维图像，然后分别利用ImageNet下预训练的网络提取特征，随后通过view pooling，即全局最大池化将各视角下的特征聚合起来，再接分类网络。
 *  虽然存在大量的计算冗余，但是MVCNN的做法更近似于对各个视角的图片做ensemble，在准确率上理所当然会有更好的效果。而且对于旋转也能有不错的鲁棒性。
 *  但是作者认为，**MVCNN并没有将多视角下特征之间的关系有效地利用起来，这也会在一定程度上限制最后的特征描述子的可区分力**。
    
     *  一方面，一些视角彼此相类似，然后有一些则差异较大。这些相似的视角对于3D物体形状的表示所起到的作用应该是同等的。
     *  另一方面，有一部分视角则能提取到更有用的特征。
 *  也正是为了解决上述的问题，才提出了GVCNN。

### 2.2、方法 ###

#### 2.2.1、基本网络结构 ####

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*  图1中是整个GVCNN的网络架构。
    
     *  GVCNN采用GoogLeNet作为基础网络。
     *  "FCN"是GoogleNet的前5个卷积层。
     *  中间的"CNN"指的是也是GoogLeNet。
     *  "FC"是全连接层。
 *  GVCNN首先从若干不同视角拍摄三维模型的二维图像，每个视角的图像都被送入了第一部分的"FCN"中提取视觉描述子。随后，第二部分的CNN网络进一步提取视觉特征，group模块再根据判别力评分将不同视角的特征子进行分组。最后将各个组的视觉特征描述子通过view pooling（全局池化）聚合到一起。再接上分类网络进行分类。

#### 2.2.2、多视角视觉特征 ####

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*  多视角图像的获取方式有两种，如上图所示。
    
     *  一种是取8个视角，相邻两个视角之间间隔45度。
     *  另一种是取12个视角，相邻两个视角之间间隔30度。
 *  相比于深层CNN，浅层网络保留有更多的位置信息。在对不同视角特征进行分组时，需要用到这些信息。所以利用浅层网络提取的特征进行grouping。
 *  而深层网络提取的特征，则具有更多的内容信息，能更好地表示视角下的特征。所以将深层网络提取的特征，先分组再做view pooling。

#### 2.2.3、Grouping模块 ####

*  Grouping模块主要是为了挖掘不同视角之间的潜在关系，对其进行归类辅助多视角下特征的聚合。
 *   ξ ( I i ) = sigmoid ⁡ ( log ⁡ ( abs ⁡ ( O I i ) ) ) \\xi\\left(I\_\{i\}\\right)=\\operatorname\{sigmoid\}\\left(\\log \\left(\\operatorname\{abs\}\\left(O\_\{I\_\{i\}\}\\right)\\right)\\right) ξ(Ii)=sigmoid(log(abs(OIi)))
    
     *  给定不同视角下的图像： S = \{ I 1 , I 2 , ⋯ &ThinSpace; , I N \} S=\\left\\\{I\_\{1\}, I\_\{2\}, \\cdots, I\_\{N\}\\right\\\} S=\{ I1,I2,⋯,IN\}。
     *   \{ O I 1 , O I 2 , ⋯ &ThinSpace; , O I N \} \\left\\\{O\_\{I\_\{1\}\}, O\_\{I\_\{2\}\}, \\cdots, O\_\{I\_\{N\}\}\\right\\\} \{ OI1,OI2,⋯,OIN\}是"FCN"层的输出。
     *  观察到：在输入大于5或小于-5时，sigmoid函数的输出会很接近0或1。作者额外加入了abs和log函数。
     *   ξ ( I i ) \\xi\\left(I\_\{i\}\\right) ξ(Ii)是对第i个视角的判别力评分。
 *  判别力评分的取值范围是 ( 0 , 1 ) (0, 1) (0,1)，将其N等分。并认为，判别力评分在同一区间范围内的视角属于同一组。
 *  接将总计N个视角划分为M个组： \{ G 1 , G 2 , ⋯ &ThinSpace; , G M \} \\left\\\{G\_\{1\}, G\_\{2\}, \\cdots, G\_\{M\}\\right\\\} \{ G1,G2,⋯,GM\}，且 1 ≤ M ≤ N 1 \\leq M \\leq N 1≤M≤N。
 *  我们不需要人为地调整视角数N和组数M，可以让算法自行灵活地调整。
 *  可能也会存在某些组，其中没有任何视角属于它，但并不影响其他组的特征提取。
 *  grouping模块除了可以作为分组的依据，也可以作为融合时每个组的特征所对应的权重，换句话说即attention机制。
 *  组 G j G\_j Gj的权重为：
    
     *   ξ ( G j ) = Ceil ⁡ ( ξ ( I k ) × ∣ G j ∣ ) ∣ G j ∣ I k ∈ G j \\xi\\left(G\_\{j\}\\right)=\\frac\{\\operatorname\{Ceil\}\\left(\\xi\\left(I\_\{k\}\\right) \\times\\left|G\_\{j\}\\right|\\right)\}\{\\left|G\_\{j\}\\right|\} \\quad I\_\{k\} \\in G\_\{j\} ξ(Gj)=∣Gj∣Ceil(ξ(Ik)×∣Gj∣)Ik∈Gj

#### 2.2.4、组内视角池化(Intra-Group View Pooling) ####

*   D ( G j ) = ∑ i = 1 N λ i D I i ∑ i = 1 N λ i λ i = \{ 1 I i ∈ G j 0 I i ∉ G j \\begin\{array\}\{l\}\{D\\left(G\_\{j\}\\right)=\\frac\{\\sum\_\{i=1\}^\{N\} \\lambda\_\{i\} D\_\{I\_\{i\}\}\}\{\\sum\_\{i=1\}^\{N\} \\lambda\_\{i\}\}\} \\\\ \{\\lambda\_\{i\}=\\left\\\{\\begin\{array\}\{ll\}\{1\} & \{I\_\{i\} \\in G\_\{j\}\} \\\\ \{0\} & \{I\_\{i\} \\notin G\_\{j\}\}\\end\{array\}\\right.\}\\end\{array\} D(Gj)=∑i=1Nλi∑i=1NλiDIiλi=\{ 10Ii∈GjIi∈/Gj
    
     *   D I i D\_\{I\_\{i\}\} DIi是视角 I i I\_i Ii的视觉特征描述子，而 D G j D\_\{G\_\{j\}\} DGj是组 G j G\_\{j\} Gj的组视觉特征描述子，计算公式如下。

#### 2.2.5、组间特征融合 ####

![\[外链图片转存失败(img-4ll76Ily-1563675517071)(./fig3.png)\]][img-4ll76Ily-1563675517071_._fig3.png]

*  类似于attention机制，对不同组之间的视觉特征进行融合。
 *   D ( S ) = ∑ j = 1 M ξ ( G j ) D ( G j ) ∑ j = 1 M ξ ( G j ) D(S)=\\frac\{\\sum\_\{j=1\}^\{M\} \\xi\\left(G\_\{j\}\\right) D\\left(G\_\{j\}\\right)\}\{\\sum\_\{j=1\}^\{M\} \\xi\\left(G\_\{j\}\\right)\} D(S)=∑j=1Mξ(Gj)∑j=1Mξ(Gj)D(Gj)
    
     *   D ( S ) D(S) D(S)是最终的3D形状描述子。
     *  整个流程符合一个"view-group-shape"的结构。

#### 2.2.5、分类和检索任务 ####

*  分类任务：
    
     *  给定 C C C个类，在前面的GVCNN输出特征描述子之后接上分类器（全连接层）进行分类。
 *  检索任务：
    
     *  使用GVCNN提取特征后，接上一些全连接层输出特征向量。使用深度度量学习的方法训练网络，添加上欧氏距离度量的约束。
     *   d ( X , Y ) = ∥ x − y ∥ 2 d(X, Y)=\\|x-y\\|\_\{2\} d(X,Y)=∥x−y∥2

### 2.3、实验 ###

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![\[外链图片转存失败(img-aAh1Kf6J-1563675517072)(./fig5.png)\]][img-aAh1Kf6J-1563675517072_._fig5.png]

![\[外链图片转存失败(img-B2GprBqp-1563675517073)(./fig6.png)\]][img-B2GprBqp-1563675517073_._fig6.png]

![\[外链图片转存失败(img-YaKlR2kW-1563675517074)(./tab2.png)\]][img-YaKlR2kW-1563675517074_._tab2.png]

![\[外链图片转存失败(img-ZdNJjtCv-1563675517074)(./tab3.png)\]][img-ZdNJjtCv-1563675517074_._tab3.png]

## 3、参考资料 ##

1.  [GVCNN: Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition][GVCNN_ Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition]

[img-b58xNGgy-1563675517069_._fig2.png]: /images/20211201/0e0f3ac5089f4614a6da2a0f0de61114.png
[img-koNn4rUP-1563675517070_._fig1.png]: /images/20211201/3da06e5fc7fa455c98c8b76d1f4de2bb.png
[img-0X7OIqVR-1563675517070_._fig4.png]: /images/20211201/2a990a4d5fef4d34a7e0b0a389aa391b.png
[img-4ll76Ily-1563675517071_._fig3.png]: /images/20211201/b8ab4199cbd943e480af5dfd0d8ba4e6.png
[img-2VhBUq75-1563675517072_._tab1.png]: /images/20211201/b8a301e618c846fa8b49e0e2fd46a69c.png
[img-aAh1Kf6J-1563675517072_._fig5.png]: /images/20211201/91dd041d36be4d259517c015ea11a894.png
[img-B2GprBqp-1563675517073_._fig6.png]: /images/20211201/7e054671e85e4b418a8e00672a1a632d.png
[img-YaKlR2kW-1563675517074_._tab2.png]: /images/20211201/87b2b206cac043fa816c6c8bea916c0f.png
[img-ZdNJjtCv-1563675517074_._tab3.png]: /images/20211201/f9195cff2bb94b03b881936019992a0c.png
[GVCNN_ Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition]: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Feng_GVCNN_Group-View_Convolutional_CVPR_2018_paper.html