3D-Kanonisierung

3D-Kanonisierung ist eine Technik im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, transformationsinvariante Merkmale für die Klassifizierung und Segmentierung von 3D-Objekten zu schätzen. Dieser Prozess erhöht die Konsistenz und Robustheit der Merkmalsdarstellung, indem er die Haltung und Position von 3D-Modellen standardisiert, was die Erkennungsfähigkeiten und die Generalisierungsleistung des Modells verbessert. Der Anwendungswert liegt darin, die Genauigkeit des visuellen Verständnisses in komplexen 3D-Szenen zu steigern und die Leistung von Maschinelles-Lernen-Modellen in realen Umgebungen zu optimieren.