Εφαρμογή βαθέων νευρωνικών δικτύων για την αναγνώριση τρισδιάστατων επιφανειών
Creators: name: Τσαλίδης, Γεώργιος Σταύρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Ταξινόμηση τρισδιάστατων επιφανειών
Βαθιά μάθηση
Υπολογιστική όραση
3D Classification
Deep Learning
Computer Vision

description: Τα point clouds είναι ένας σημαντικός τύπος γεωμετρικών δεδομένων. Λόγω της ακανόνιστης μορφής τους, οι περισσότεροι ερευνητές μετατρέπουν αυτά τα δεδομένα σε κανονικά τρισδιάστατα πλέγματα, συλλογές voxel των εικόνων ή επιλέγονται κάποια άλλα χαρακτηριστικά. Σε αυτή την εργασία χρησιμοποιούνται νευρωνικά δίκτυα που έχουν ως είσοδο είτε αυτούσια point cloud είτε χρησιμοποιούνε ως έισοδο για την εκπαίδευση τις κύριες καμπυλότητες μιας τρισδιάστατης επιφάνειας. Το πρώτο δίκτυό που δοκιμάζεται, ονομάζεται PointNet και έχει ως είσοδο το αυτούσιο point cloud. Το συγκεκριμένο δίκτυο παρέχει μια ενοποιημένη αρχιτεκτονική για εφαρμογές που κυμαίνονται από ταξινόμηση αντικειμένων, τμηματοποίησης και σημασιολογικό scene parsing. Στα πλαίσια του έργασίας, χρησιμοποιήθηκε για ταξινόμηση αντικειμένων . Πιο συγκεκριμένα δοκιμάστηκε σε τρισδιάστατες επιφάνειες υπό πολλών διαφορετικών συνθηκών. Γίνανε δοκιμές για αναγνώριση και ταξινόμηση επιφάνειων και αντικειμένων, αρχικά με εκπαίδευση του δικτύου σε ένα συνθετικό σύνολο δεδομένων και αξιολόγηση του με δοκιμές με δεδομένα που έχουν υποστεί περιστροφές στο χώρο καθώς και προσθήκη θορύβου. Σε αυτά τα πειράματα αποδείχθηκε εξαιρετικά αποδοτικό και αποτελεσματικό. Επιπλέον της παραπάνω μεθόδου, στην παρούσα διπλωματική εργασία δοκιμάζεται και μια μέθοδος που χρησιμοποιεί ως είσοδο της κύριες καμπυλότητες μιας τρισδιάστατης επιφάνειας. Η καμπυλότητα - κατά κάποιον τρόπο – μας δείχνει το σχήμα της επιφάνειας, δηλαδή το πόσο «καμπυλώνεται» η επιφάνεια στο χώρο. Χαρακτηριστικό που δεν επηρεάζεται από την θέση της επιφάνειας στον χώρο και από την γωνία θέασης της επιφάνειας. Ως αρχιτεκτονική των νευρωνικών δικτύων επιλέγεται η τεχνική PREMONN που αφορά σε πολλά μικρά νευρωνικά δίκτυα, που το καθένα εκπαιδεύεται και «μαθαίνει» ένα μικρό τμήμα της επιφάνειας, αντί για ένα μεγάλο νευρωνικό δίκτυο που θα «μάθει» όλη την επιφάνεια. Η τεχνική δοκιμάζεται σε πραγματικά points clouds, όπου επιλέγονται περιοχές από διαφορετικά σημεία των point clouds και τα νευρωνικά δίκτυα που δημιουργούνται δοκιμάζονται εκ νέου στις επιφάνειες αυτές αφού προηγουμένως έχουν περιστραφεί στον χώρο αλλά και έχει εισαχθεί θόρυβος. Από τα αποτελέσματα παρατηρείται ότι η τεχνική επιφέρει ικανοποιητικά αποτελέσματα.
description: Point clouds are an important type of geometric data. Because of their irregular shape, most researchers convert this data into regular 3D grids, voxel collections of images, or select some other features. This work uses neural networks that have as input either point point cloud or use as input for training the main curves of a three-dimensional surface. The first network to be tested is called PointNet and is accessed by the original point cloud. This network provides a unified architecture for applications ranging from object classification, segmentation and semantic scene parsing. In the context of the work, it was used to classify objects. More specifically it has been tested on 3D surfaces under many different conditions. Tests were performed to identify and classify surfaces and objects, initially by training the network in a synthetic data set and evaluating it by testing data that has been rotated in space as well as adding noise. In these experiments it proved to be extremely efficient and effective. In addition to the above method, in the present dissertation a method is used which uses as input its main curves of a three-dimensional surface. The curvature - in a way - shows us the shape of the surface, how much the surface is "curved" in space. Feature that is not affected by the position of the surface in space and the viewing angle of the surface. The PREMONN technique is chosen as the architecture of the neural networks, which concerns many small neural networks, each of which is trained and "learns" a small part of the surface, instead of a large neural network that will "learn" the whole surface. The technique is tested in real points clouds, where areas are selected from different points of the point clouds and the neural networks that are created are tested again on these surfaces after they have previously been rotated in space and noise have been added. From the results it is observed that the technique brings satisfactory results.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)