Jan, 2021

使用对齐的边缘卷积神经网络学习点云的旋转不变表示

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TL;DR提出了一种名为 Aligned Edge Convolutional Neural Network (AECNN) 的神经网络，通过学习相对于局部参考框架的点云特征表示来实现旋转不变性，并在点云分类和部分分割任务中表现出比其他技术更强的鲁棒性，而不需要使用额外的数据增强。
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

  • 旋转不变的三维点云局部到全局表征学习

    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。

    Oct, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • EC-Net：一种边缘感知的点集融合网络

    介绍了第一种基于深度学习的边缘感知技术，用于辅助点云的合并。通过处理本地 patches 中的点并训练其以学习和有针对性地巩固点，并且通过回归组件来恢复 3D 点坐标和点到边缘距离，并采用边缘感知的联合损失函数直接最小化输出点到 3D 网格和边缘之间的距离。

    Jul, 2018

  • 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