利用二维多视角的3D识别——MVCNN

Highlights 用物体的三维数据从不同“视角”所得到的二维渲染图，作为原始的训练数据。用经典、成熟的二维图像卷积网络进行训练，训练出的模型，对三维物体的识别、分类效果之好，比那些用三维数据直接训练出的模型好很多。 Critical Review Introduction 由于之前人们很少能够接触到直接的三维物体特征，所以一直以来在计算机视觉中研究者大多是使用3维图像的2维特征来进行识别等操作

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