Nov, 2018

使用 Geo-CNN 建模三维点云的局部几何结构

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TL;DR本文提出了一种名为 Geo-CNN 的算法，通过将点和其局部邻域应用一种称为 GeoConv 的通用卷积操作来捕捉点云中局部几何关系，并在特征提取过程中保留点云的几何结构，实现了在 ModelNet40 和 KITTI 数据集上的最先进性能。
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发现论文，激发创造
  • 基于图卷积神经网络的三维点云分类

    本文介绍了使用 Graph-CNNs 和 PointGCN 对 3D 点云数据进行分类的方法，通过局部图卷积和两种图降采样操作实现了对点云局部结构的有效探索，与竞争方案相比，该架构具有更稳定的性能。

    Nov, 2018

  • 基于点云学习的动态图卷积神经网络

    该论文提出了一种新的神经网络模块 EdgeConv，用于处理点云数据的图形分类和分割任务，它在每个层动态计算出图形，具有可堆叠和可微性等优点，并通过一些标准基准测试展示了优异性能。

    Jan, 2018

  • GeoDesc: 融合几何约束学习局部描述符

    本文提出一种新颖的基于几何约束的局部描述符学习方法 ——GeoDesc，旨在改善学习局部描述符在图片三维重建中的泛化性能不足的问题。结果表明，GeoDesc 在各种大型基准测试中表现出优异的性能，并在具有挑战性的重建任务中显著成功。此外，本文提供了在 SfM 流水线中实际集成学习描述符的指南，展示了 GeoDesc 在精度和效率之间能够提供的良好平衡。

    Jul, 2018

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    提出了名为 AGCN 的新型网络结构，结合了图卷积网络和注意力机制，可以有效地从无序和非结构化的点云数据中提取特征，经实验证明在分类和分割任务中均达到了当前最先进的性能。

    May, 2019

  • 基于动态图卷积神经网络的局部几何结构点云去噪和异常点检测

    数字化社会快速发展，朝着数字孪生和元宇宙的实现方向迈进。其中，点云作为一种 3D 空间的媒体格式备受关注。由于测量误差，点云数据受到噪声和异常值的污染，因此在点云处理中需要进行去噪和异常值检测。我们通过应用基于动态图卷积神经网络设计的两种类型的图卷积层来解决 PointCleanNet 未考虑局部几何结构的问题。实验结果表明，所提方法在 AUPR（异常值检测准确度）和 Chamfer 距离（去噪准确度）上优于传统方法。

    Oct, 2023

  • SpiderCNN：使用参数卷积滤波器对点集进行深度学习

    本文提出一种新的卷积神经网络架构，名为 SpiderCNN，可用于提取点云中的几何特征。该架构采用称为 SpiderConv 的单元，通过对一组卷积滤波器进行参数化并将其扩展到不规则点集上，从而扩展了传统卷积操作的范围，并可用于不具有规则底层结构的域。我们的实验证明，SpiderCNN 在标准基准测试上的准确率为 92.4％，并且在分割任务上具有竞争性的性能。

    Mar, 2018

  • 全局上下文感知卷积用于三维点云理解

    本文提出了一种新型的卷积操作符，通过将全局上下文信息与卷积融合，增强了点云数据中特征的区分度，从而解决了旋转不变性卷积的性能问题，并在多项点云任务中实现了最先进的结果。

    Aug, 2020

  • 使用混合模型 CNN 对图和流形进行几何深度学习

    这篇论文提出了一个以卷积神经网络为基础的统一框架，以推广 CNN 的应用领域到非欧几里得结构的数据，如图形和流形，并且发现这个框架可以在图像、图形和三维形状分析的标准测试中取得更好的性能。

    Nov, 2016

  • 黎曼流形上的测地线卷积神经网络

    本文提出了一种称为 “测地线卷积神经网络”（GCNN）的新型神经网络，可用于处理形状相关的任务，例如形状描述，检索以及匹配。GCNN 使用局部极坐标系中的局部测地线系统提取 “补丁”，通过一系列过滤器和线性非线性算子，来学习不变的形状特征，从而获得最先进的性能。

    Jan, 2015

  • 三维点云语义分割的点注意力网络

    本研究提出了一种点关注网络，它可以在对 3D 点云进行语义分割时学习丰富的本地形状特征和上下文相关性，并代替传统卷积核或参数共享机制来更有效地处理稀疏的 3D 点云。实验表明，该算法能够与现有的最先进方法同等或更好地处理各种 3D 点云。

    Sep, 2019