ModelNetデータセット向けの3Dニューラルネットワークアーキテクチャの提案を求めています

このr/deeplearningの投稿は、ニューラルネットワークを3Dデータに適用する際の一般的な課題、つまり過学習または学習不足を浮き彫りにしています。ユーザーはModelNetデータセット（10および40）でCNNとResNetを試しましたが、データ拡張とハイパーパラメータ調整にもかかわらず、満足のいく精度を達成するのに苦労しています。この問題は、3Dデータの固有の複雑さと、2Dベースのアーキテクチャを直接適用することの限界に起因する可能性があります。ユーザーが線形ヘッドとReLU/FCレイヤーについて言及していることから、標準的な分類アプローチが示唆されますが、これは3Dモデルの複雑な幾何学的特徴を捉えるには最適ではない可能性があります。PointNetやグラフニューラルネットワークなど、3Dデータ用に特別に設計された代替アーキテクチャを検討すると有益な場合があります。

• •3Dデータは、ニューラルネットワークのトレーニングに特有の課題をもたらします。
• •標準的なCNNおよびResNetアーキテクチャは、3Dモデル分析に最適ではない可能性があります。
• •PointNetやグラフニューラルネットワークなど、3Dデータ用に特別に設計されたアーキテクチャの検討を検討してください。