CNN-RNN结合的3D物体识别分类

原文：Convolutional-Recursive Deep Learning for 3D Object Classification 总体思想： 1、同时使用CNN-RNN进行图像特征的学习，对RGB-D图像进行分类 2、使用单层CNN提取图像低维特征，使用这种方法的原因在于这种低维特征能够允许物体的部分形变，从而具有一定的鲁棒性。将单层CNN的输出作为输入输入至RNN中，让RNN去学习特征

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