Oct, 2020

旋转不变的三维点云局部到全局表征学习

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TL;DR本文提出了一种面对各种几何变换，特别是旋转的局部到全局表示学习算法，该算法利用基于图卷积神经网络的多级抽象构建描述符层次结构，以自底向上的方式对输入对象的旋转不变形状信息进行编码，并通过对三维点的随机采样有效地使学习到的表示对输入数据的变化具有鲁棒性。该算法在旋转增强的三维物体识别和分割基准测试上表现出最先进的性能。
local-to-global representation learning3d point cloud datagraph convolutional neural networksrotation-invariant shape information3d object recognition
发现论文，激发创造
  • 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

  • 旋转不变的点云分类方法：局部几何与全局拓扑相结合

    本文介绍了一种新的方法来实现点云数据的旋转不变性，使用局部几何特征和全局拓扑特征相结合的局部 - 全局表示网络。该网络使用多层感知器做注意力机制来融合两种旋转不变性特征，并在模型识别任务上取得了最先进的效果。

    Nov, 2019

  • SRINet：用于点云分类和分割的严格旋转不变表征学习

    提出一种对点云数据具有旋转不变性的点投影特征方法，可以提取严格的点云识别和分割的旋转不变表示，无需数据增强，并且优于其他最先进的方法。

    Nov, 2019

  • 3DTI-Net: 使用动态 GCN 学习内部变换不变的三维几何特征

    本论文提出了一种基于局部图表示的点云学习框架，通过学习内部的三维几何特征并使用基于图卷积网络的特征提取网络来实现三维变换不变性，这种方法在分类和分割任务中取得了最先进的性能和有竞争力的性能，具有重要的研究意义。

    Dec, 2018

  • 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

  • 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

  • 通过点云配准重新思考旋转不变性

    该论文从点云配准角度出发，提出一种三阶段框架实现旋转不变性学习，其中包括旋转不变性形状编码、对齐特征整合和深度特征配准等，用于旋转不变性的 3D 形状分类、部分分割和检索任务中。

    Dec, 2022

  • 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

  • 旋转不变的随机特征为 3D 点云上的机器学习提供一个强大的基准

    使用随机特征方法学习三维点云数据的旋转不变函数，达到与通用旋转不变神经网络相匹配或超过分子性质预测和形状分类任务性能的方法，同时比竞争的核方法具有数量级更小的预测延迟。

    Jul, 2023

  • 通过点云的监督学习实现 6D 物体姿态回归

    本文提出了一种利用点云深度信息并结合卷积神经网络和几何姿态优化，分别使用旋转和平移回归网络的方法来估算已知 3D 物体的 6 自由度姿态，其中通过旋转轴角表示旋转并使用测地线损失函数进行回归，实验结果在 YCB-video 数据集上明显优于现有方法。

    Jan, 2020