Jun, 2019

具有球谐核的有效旋转不变点 CNN

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TL;DR本研究提出了一种新的旋转不变结构，可用于操作点云数据以及在神经网络的各个层级中注入了旋转不变性。采用基于球谐函数的核心技术，实现对非刚体物体的局部旋转与整体转型的旋转不变性，并采用空间分区结构进行更高效的汇聚操作，进而最终，在不需要采用数据增广的前提下，成功地通过分类和分割任务对具有挑战性的形状数据进行了高精度的处理。
发现论文，激发创造
  • 3D 点云球形卷积神经网络

    提出了一种利用球面卷积核和八叉树空间分割的神经网络用于 3D 点云处理，该球面度量型卷积核系统地量化点周围的局部几何结构，同时具有平移不变性和不对称性。

    May, 2018

  • 基于球形卷积核的八叉树引导的 3D 点云 CNN

    本文提出了一种基于八叉树引导的神经网络结构和球形卷积核来进行任意 3D 点云的机器学习。该网络架构充分利用了不规则点云的稀疏性，并通过空间划分分层粗化数据表示。同时，该提议的球形核有系统地量化点邻域，以识别数据中的局部几何结构，同时保持平移不变性和不对称性。我们利用与空间位置相关联的网络神经元来指定球形核，从而避免了网络训练期间动态核生成，以实现高分辨率点云的高效学习，并在 3D 对象分类和分割的基准任务上取得了新的最先进状态，分别在 ShapeNet 和 RueMonge2014 数据集上。

    Feb, 2019

  • 基于球形核的三维点云图卷积的高效实现

    本文提出了一种球形卷积核，用于高效图形卷积处理 3D 点云数据，应用于图形神经网络中，实现点云分类和语义分割。

    Sep, 2019

  • 使用球形 CNN 学习 SO (3) 等变表示

    论文提出通过多值球面函数和在球谐域中实现球面上的准确卷积来解决 3D 卷积神经网络中的 3D 旋转等变性问题，进而提供了一种局部对称且通过平滑的频谱实现本地化滤波器的方法，同时还实现了一种用于谱域的新型池化技术，这些操作使得网络不需要过多的容量和数据增强即可在标准检索和分类基准测试中与现有的最先进性能相当。

    Nov, 2017

  • 自适应采样与 3D 球体体素卷积的点旋转不变网络

    本文提出了一种点云学习框架 PRIN，其中通过密度感知自适应采样构造球形信号来处理球形空间中的扭曲点分布并利用球形体素卷积和点重新采样来提取每个点的旋转不变特征。该框架在物体分类、部分分割和 3D 特征匹配方面具有可应用性，并且在没有任何数据增强的情况下，在随机旋转的点云数据集上展现出比现有方法更好的性能。同时，本文提供了对通过该方法实现的旋转不变性的理论分析。

    Nov, 2018

  • 3D 点云旋转不变卷积深度学习

    本文提出了一种新型的点云卷积运算符，实现了旋转不变性，通过使用旋转不变的几何特征设计点云学习的卷积运算符，解决了点排序问题，并将其作为神经网络的基本构建块，能在 6 自由度变换下具有稳健性，在物体分类和分割等任务中表现出高精度。

    Aug, 2019

  • RIConv++：针对 3D 点云深度学习的有效旋转不变卷积

    本文提出一种简单且有效的卷积算子，通过设计强大的旋转不变特征来增强特征描绘能力，实现旋转不变性，并在真实和合成的点云分类、部分分割和形状检索实验中取得了挑战性旋转下的最先进精度。

    Feb, 2022

  • 深度点云分析的旋转不变框架

    本文提出了一种新的低层纯旋转不变表示，以替代常见的 3D 笛卡尔坐标作为神经网络的输入，并介绍了一种网络结构来将这些表示嵌入为特征，编码点与邻居之间以及全局形状结构之间的局部关系，并通过区域关系卷积来编码局部和非局部信息以缓解因旋转不变表示引起的全局信息丢失。在多个点云分析任务上评估我们的方法，包括形状分类、部件分割和形状检索，实验结果表明与现有技术相比，我们的方法在任意方向上的输入上实现了一致且最佳的性能。

    Mar, 2020

  • 高效广义球形卷积神经网络

    提出了一种广义的球形卷积神经网络框架，其中包括了各种现有方法，并允许它们同时被利用。通过开发两个新的严格相等层，其复杂度已经被降至可行水平，使球形 CNNs 的更大、更具表现力模型能够被计算出来。通过这些发展，展示了对于球形基准问题，能够构建更具表现力的混合模型，达到最新的精度和参数效率。

    Oct, 2020

  • 球形卷积神经网络

    该研究介绍了构建球形 CNN 的基本模块，该模型可用于解决分子回归和全球气候建模等领域的问题，并通过实验证明了其计算效率、数值精度和有效性。

    Jan, 2018