ICCVSep, 2019

DensePoint: 学习高密度环境下的点云表示，为高效的点云处理提供支持

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TL;DR提出了一种名为 DensePoint 的点云处理方法，通过推广卷积算子实现了针对不规则点配置的正则化网格卷积神经网络，并从密集连接模式中汲取灵感，在深层次结构中重复聚合多层次、多尺度语义信息，从而有机地获得具有密集上下文信息的多元语义，同时进行高效归纳学习，实验结果表明 DensePoint 方法优于现有方法，达到了业界最佳性能。
point cloud processingcontextual representationconvolution operatordense connection modeinductive learning
发现论文，激发创造
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    本文提出了一种基于密度感知卷积和上下文编码的多尺度全卷积神经网络方法，用于 3D 点云分类，同时在 ISPRS 3D 标注基准上实现了新的最优性能。

    Oct, 2019

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    Aug, 2023

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    Aug, 2018

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    Jan, 2018

  • PointConv：3D 点云上的深度卷积网络

    本文介绍了一种新的卷积操作 PointConv，此操作可用于处理 3D 点云并建立深度卷积神经网络，该网络具有创建非线性函数权重和密度函数的功能，实验表明，PointConv 可用于挑战性的语义分割基准测试，并在 2D 图像的结构相似情况下提供类似于卷积网络的性能。

    Nov, 2018

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    Nov, 2017

  • 三维点云语义分割的点注意力网络

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    Sep, 2019

  • 用于 3D 点云分类的对比嵌入分布提炼和熵感知注意力

    本论文提出了一种基于对比学习方法的学习强大点云表示的新策略，该方法可以嵌入任何点云分类网络中，通过改进类内紧凑性和类间可分性来实现嵌入特征分布的细化，并提出了混淆易感类别挖掘策略来缓解由小的类间差异和类间紧凑度引起的混淆问题，并设计了一个基于信息熵理论的熵感知注意模块来识别嵌入空间中的样本异常值和不稳定样本，实验证明该方法比现有技术表现更好，并在现有技术中实现了显著的性能提升。

    Jan, 2022

  • 稠密分辨率点云分类和分割网络

    本文介绍了一种名为 DRNet 的基于不同分辨率学习点云本地特征的网络，并提出了一种局部邻域搜索的新型分组方法和用于捕获局部特征的误差最小化模块，该网络在 ModelNet40，ShapeNet 合成和 ScanObjectNN 真实点云数据集上显示出优越性能。

    May, 2020

  • PointNet：基于点集的深度学习用于三维分类和分割

    本文提出 PointNet 网络，通过直接消耗点云数据并尊重其排列不变性，实现了一个统一的架构，可用于物体分类、局部分割和场景语义解析等多种应用，并在理论和实验方面都有较好表现。

    Dec, 2016