MATLAB代码-MVCNN：利用多视图CNN进行形状识别
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简介：
本项目采用MVCNN框架，结合多个视角下的卷积神经网络，旨在提升三维物体形状识别精度。通过MATLAB实现，适用于深度学习研究与应用。
该项目的目标是通过学习用于形状识别的通用描述符来开发一个多视图卷积神经网络（MVCNN）模型。在这个项目里，我们使用基于不同视角的3D物体表示作为输入数据，训练一个判别性的卷积神经网络（CNN）。示例包括线条画、消除了颜色信息后的剪贴画图像或几乎没有纹理细节的三维渲染图像。
该项目的相关引用为：
@inproceedings{su15mvcnn，
作者={HangSu和SubhransuMaji和EvangelosKalogerakis和ErikG.Learned{-}Miller}，
标题={用于3d形状识别的多视图卷积神经网络}，
书名={Proc。ICCV}，
年份={2015}}
此外，在网上可以找到其他实施方式（这些是朋友提供或在网上发现的实现），包括但不限于：
- 使用PyTorch由@jongchyisu提供的UMass实验室版本。
- 由同一实验室成员@brotherhuang采用Caffe框架开发的代码。
- 另一个Tensorflow版本，来自贡献者@WeiTang114。
- 还有一个使用Torch（LUA）实现的版本，提供者为@eriche2016。
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