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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 215 - 223 (9page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2021.16.5.215
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3D data can be categorized into two parts : Euclidean data and non-Euclidean data. In general, 3D data exists in the form of non-Euclidean data. Due to irregularities in non-Euclidean data such as mesh and point cloud, early 3D deep learning studies transformed these data into regular forms of Euclidean data to utilize them. This approach, however, cannot use memory efficiently and causes loses of essential information on objects. Thus, various approaches that can directly apply deep learning architecture to non-Euclidean 3D data have emerged. In this survey, we introduce various deep learning methods for mesh and point cloud data. After analyzing the operating principles of these methods designed for irregular data, we compare the performance of existing methods for shape classification and segmentation tasks.
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A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Advances in neural information processing systems :1097~1105
J. Long / 2015 / Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :3431~3440
P. Sermanet / 2013 / Overfeat : Integrated Recognition, Localization and Detection Using Convolutional networks / arXiv preprint arXiv : 1312. 6229
J. W. H. Tangelder / 2008 / A Survey of Content Based 3D Shape Retrieval Methods / Multimedia tools and applications 39(3):441~471
K. Michael / 2003 / Rotation Invariant Spherical Harmonic Representation of 3D Shape Descriptors / Symposium on geometry processing 6:156~164
J. Long / 2015 / Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :3431~3440
P. Sermanet / 2013 / Overfeat : Integrated Recognition, Localization and Detection Using Convolutional networks / arXiv preprint arXiv : 1312. 6229
J. W. H. Tangelder / 2008 / A Survey of Content Based 3D Shape Retrieval Methods / Multimedia tools and applications 39(3):441~471
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