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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - Sketchpointnet：一种用于鲁棒素描识别的紧凑网络

DOI：10.1109/ICIP.2018.8451288 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 草图识别是一项具有挑战性的图像处理任务。本文提出了一种名为SketchPointNet的新型基于点的紧凑网络架构，用于实现鲁棒的草图识别。该网络通过自底向上方式对二维点进行连续采样和分组，利用三个miniPointNet分层学习草图特征。SketchPointNet在点采样和分组过程中同时利用笔画的时间与空间上下文信息。通过直接处理稀疏点数据，该网络结构极为紧凑高效。与现有技术相比，SketchPointNet在具有挑战性的TU-Berlin数据集上取得了相当的性能表现，同时显著减小了网络规模。
作者： Xiangxiang Wang，Xuejin Chen，Zhengjun Zha
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研究概述 实验方案

研究目的

开发一种紧凑高效的深度神经网络，通过利用草图中的时间和空间上下文来实现鲁棒的草图识别。

研究成果

SketchPointNet在TU-Berlin数据集上实现了高识别准确率（74.22%），与基于图像的卷积网络相当，同时显著减少了网络参数数量（1.64M）。它有效利用了草图中的时间和空间模式，使其结构紧凑且高效。未来的工作可以专注于提高对模糊情况的鲁棒性。

研究不足

若不采用三步训练策略，网络可能会收敛至局部最优并出现过拟合问题。部分具有挑战性且模糊的草图仍被误分类，这表明在处理极端类内差异方面仍有改进空间。

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