Apr, 2019

基于动态链接的图卷积网络：通过链接层级特征学习点云

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TL;DR本文提出了一种基于图卷积神经网络的 LDGCNN 模型，用于直接分类和分割点云。通过理论分析、可视化和实验验证，证明了 LDGCNN 在 ModelNet40 和 ShapeNet 数据集上的优异性能。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 点云分割的正则化图卷积神经网络 (RGCNN)

    本文提出了一种正则化图卷积神经网络 (RGCNN)，通过谱图理论，将点云中的特征视为图上的信号进行卷积，可以直接处理点云数据，提高了点云分割效能，并在 ShapeNet 部件数据集上进行了实验验证。

    Jun, 2018

  • 基于注意力机制的图卷积神经网络点云学习

    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

  • 学习图卷积表示用于点云去噪

    本文提出一种基于图卷积层的深度神经网络，能够优雅地处理学习型点云处理方法所遇到的置换不变性问题，通过动态构建邻域图来建立特征的复杂层次结构，与促进接近理想表面的损失相结合，该方法在各种指标上都明显优于现有方法，特别是在高噪声和结构噪声等实际情况下表现尤为稳健。

    Jul, 2020

  • 基于图的点云学习的多核扩散 CNNs

    本研究提出一种新的架构设计，结合了旋转和拓扑不变的图扩散算子和 1x1 卷积的逐点特征学习，从而有效地在不规则图形上传播特征并提高 3D 点云的特征提取和语义分类精度。

    Sep, 2018

  • DHGCN：自监督点云学习的动态跳跃图卷积网络

    我们提出了一种名为 DHGCN（Dynamic Hop Graph Convolution Network）的方法，通过学习点部件之间的上下文关系来提取点云中的局部特征，并利用学习到的跳跃距离作为输入进行图注意聚合，通过自我监督方法实现了最先进的性能。

    Jan, 2024

  • 4DSR-GCN: 使用图卷积网络进行 4D 视频点云上采样

    本研究提出了一种新的方法，使用特定设计的图卷积网络以及结合动态边卷积和图注意力网络，实现对经过重压缩的 3D 视频点云数据的提升和恢复，同时通过更少的参数达到可比较的重建质量，适用于例如自动驾驶中使用的 LiDAR 等边缘计算设备。

    Jun, 2023

  • Point-GNN: 针对点云中 3D 物体检测的图神经网络

    本研究提出了一种基于图神经网络的 LiDAR 点云对象检测方法，采用自动注册机制降低了平移方差，并结合盒子合并和计分运算从多个数据点准确地组合检测结果，在 KITTI 基准测试中，该方法仅使用点云即可实现领先的准确性，甚至胜过融合算法，这显示了使用图神经网络作为三维对象检测的新方法的潜力。

    Mar, 2020

  • PC-RGNN: 三维物体检测的点云补全与图形神经网络

    本研究提出一种新的两阶段方法，其中包括点云完成模块以恢复高质量的点密集提案和整个视图，同时设计了图神经网络模块，实现了全局本地关联机制和多尺度图形的上下文聚合，显著强化编码特征，实验表明，所提出的方法在 KITTI 基准测试中优于之前的基线算法，突出了其有效性。

    Dec, 2020