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한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제15권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
1,179 - 1,191 (13page)

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We design an ingenious view-pooling method named learning-based multiple pooling fusion (LMPF), andapply it to multi-view convolutional neural network (MVCNN) for 3D model classification or retrieval. By thismeans, multi-view feature maps projected from a 3D model can be compiled as a simple and effective featuredescriptor. The LMPF method fuses the max pooling method and the mean pooling method by learning a setof optimal weights. Compared with the hand-crafted approaches such as max pooling and mean pooling, theLMPF method can decrease the information loss effectively because of its “learning” ability. Experiments onModelNet40 dataset and McGill dataset are presented and the results verify that LMPF can outperform thoseprevious methods to a great extent.

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