Linking WordNet to 3D Shapes
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DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Angel X. Chang;Rishi Mago;P. Krishna;M. Savva;C. Fellbaum
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Angel X. Chang;Rishi Mago;P. Krishna;M. Savva;C. Fellbaum
我们介绍一个将普林斯顿词网与真实物体及场景的三维表征相连接的项目。其目标是建立一个数据集，以帮助我们理解人们如何通过物体的组成部分、属性及上下文对日常常见物体进行分类。本文阐述了目前的注释及数据收集工作，同时提出了未来的研究思路。
We describe a project to link the Princeton WordNet to 3D representations of real objects and scenes. The goal is to establish a dataset that helps us to understand how people categorize everyday common objects via their parts, attributes, and context. This paper describes the annotation and data collection effort so far as well as ideas for future work.