慕尼黑工大计算机视觉深度学习进阶课|L9高维数据深度学习

高维数据深度学习:讨论了在更高维度中进行深度学习的方法。在计算机视觉中,我们通常处理的是2D信号,如图像,但也存在一维领域的数据信号,如音频、点云等。作者提到了一维卷积网络在处理音频等一维信号上的应用,以及三维卷积网络在处理体素网格、流体模拟等三维信号上的应用。作者还介绍了一种基于自回归模型的方法——WaveNet,该模型可以在音频信号中逐个样本地生成音频。

生成模型的应用:讲解了生成模型在语音到文本和3D语义分割等任务中的应用。其中,通过生成模型可以从音频样本中提取特征,实现语音到文本的转换。而在3D领域,生成模型可以用于对三维形状进行重建和分类,例如对物体进行3D语义分割。此外,视频还介绍了在3D网络中如何使用体素网格和占用网格等数据结构进行数据输入。

距离场和带符号距离场:讲述了关于距离场和带符号距离场的概念。距离场是一种编码3D形状的隐式表示方法,通过记录每个体素与最近表面的距离值来表示物体的形状。而带符号距离场除了记录距离值外,还表示了体素位于表面前面或后面。这种表示方法可以用于表面重建、形状补全等任务。此外,视频还介绍了利用神经网络进行3D特征提取和形状补全的方法。

距离函数和编码器解码器:讲解了距离函数和编码器解码器在三维空间中的应用。通过输入距离场和观察状态,编码器将其映射到潜在空间,解码器再将其映射回距离场。视频还介绍了如何在三维场景中运行分类器,并使用这些特征进行形状完成和语义分割。通过滑动窗口的方式,可以对不同位置的数据块进行预测。这种方法在处理任意大小的场景时非常有用,但需要多次运行网络进行训练和测试。

滑动窗口算法和自回归模型:介绍了一种滑动窗口版本的算法,可以独立于场景的大小进行运行。这个算法可以用于任意大的场景,但速度会比较慢。论文中还提到了一种使用三个网络进行表面重建的方法,虽然速度较慢,但重建效果很好。另外,还介绍了在3D中使用自回归模型进行形状补全的方法。最后,讲述了如何在较大场景中应用这些算法。

体素编码:讲解了体素编码的概念。通过使用体积层次结构,可以在接近表面时使用高分辨率,远离表面时使用低分辨率,以节省内存。这种编码方法在分类任务中表现良好,可以显著减少内存使用。此外,还介绍了基于体素编码的网络生成方法,可以通过训练网络来预测体素的占用情况,并根据需要进行细分和分配更多空间。

层次结构和多视图方法:讲述了使用层次结构和多视图的方法来进行图像分类和形状识别。通过在渲染的图像上运行CNN网络,并使用最大池化来获取特征图,然后将这些特征图输入到另一个CNN网络中进行分类。在形状识别中,还使用了CRF和条件随机场来聚合特征和标签。这种方法在提高分类准确性的同时减少了内存使用。

条件随机场:讲述了一个关于条件随机场的章节。视频中提到,条件随机场F是可微的,可以用来训练整个过程,保持空间结构。此外,视频还提到了一些关于渲染和分类的实验,以及使用混合网络结合几何和颜色信息进行预测的想法。最后,视频介绍了一种通过2D和3D特征融合来提高语义分割的方法。这个章节让人们了解了条件随机场的基本概念和一些实验结果,以及将几何和颜色信息结合的方法。

体素网络和点云网络:介绍了体素网络和点云网络两种不同的三维数据处理方法。体素网络使用体素网格来表示三维物体,并通过结合颜色和几何信息来提高分割准确性。而点云网络则使用点云来表示三维物体,通过使用多层感知器和最大池化等方法来提取特征,并最终得到分类结果。两种方法各有优势,但结合颜色和几何信息的体素网络在分割任务中表现最佳。

点云的形状分类和语义分割:介绍了点云的形状分类和语义分割。通过聚合特征并将全局特征与每个点的特征向量连接,可以得到输出分数。对于语义分割,这些全局特征会丢失空间信息,但对于形状分类来说并不影响。此外,还介绍了一些点云处理的方法,如PointNet和PointNet++,以及点卷积的概念。总的来说,点云方法训练快速轻量,适用于移动设备,但在处理真实数据和编码点云时仍面临一些挑战。

点集、曲面和稀疏卷积:讨论了点集、曲面和稀疏卷积等几个主题。作者强调了点集在表示表面时的不足之处,提到了基于网格的方法来弥补这个问题。作者还介绍了稀疏卷积作为一种替代方法,它能够在具有活动区域的地方进行局部卷积,以提高效率。作者认为这些领域都有很大的研究潜力,但目前还存在许多挑战。

稀疏卷积网络的实现和应用:介绍了稀疏卷积网络的实现和应用。通过使用稀疏卷积,可以在高分辨率下进行运算,从而获得更好的结果和性能。不同的网络结构和技术可以用于不同的任务,例如语义分割和纹理分割。此外,还介绍了一些相关的研究方向和论文,以及项目的研究机会和参考文献。

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