ECCVNov, 2021

使用不规则视角分析不规则点云的 diffConv

PDF
TL;DR本文提出了一种新型的图卷积神经网络，名为差分图卷积 (diffConv)，通过学习掩码式注意机制来适应空间变化和密度膨胀的邻域，相比现有方法在 3D 形状分类和场景理解任务上获得了更好的性能。
graph convolutionpoint cloudlearned masked attention mechanism3d shape classificationscene understanding
发现论文，激发创造
  • 点云分析的自适应图卷积

    本文提出了 Adaptive Graph Convolution (AdaptConv) 来生成自适应的核，以动态地学习点云的特征，从而以灵活、精确地捕捉不同语义部分点之间的多样关系的方式，改善了基于点云的卷积操作的适应能力，并且在几个基准数据集上表现优于当前最先进的点云分类和分割方法。

    Aug, 2021

  • 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

  • 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

  • ConvPoint: 基于连续卷积的点云处理

    本文提出通过替换离散卷积核为连续卷积核，将离散卷积神经网络 (CNN) 泛化为处理点云的神经网络的方法，实验结果表明其在形状分类、部分分割和语义分割方面与现有方法相比具有竞争力。

    Apr, 2019

  • Flex-Convolution （百万级点云学习：超越网格世界）

    本文介绍了一种新型灵活卷积方法，及其 GPU 实现，以适应不规则的 3D 点云数据，并在百万级数据集上获得了显著提升。该方法具有较小的参数和存储需求，是首个能同时处理 700 万个点的有效方法。

    Mar, 2018

  • 用于三维点云理解的插值卷积网络

    本文提出了一种新的 Interpolated Convolution 操作，即 InterpConv，以解决点云特征学习和理解问题，进一步设计了基于 InterpConv 层的 Interpolated Convolutional Neural Networks（InterpCNNs）来处理点云识别任务，实验表明这种方法可以有效地捕捉细粒度的局部结构和全局形状的上下文信息，并在公共基准测试中取得了最先进的性能。

    Aug, 2019

  • 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

  • 深度卷积在非规则采样时间点云中的应用

    本论文提出了一种使用深度学习模型对不规则采样的连续空间时间过程进行直接学习和预测的方法，并验证了该模型在真实天气数据和星际争霸 II 中的有效性。

    May, 2021

  • 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

  • 点云上的环形卷积神经网络 A-CNN

    本研究提出一种新的卷积方式，能够直接在 3D 点云上进行计算，并利用其环形结构捕捉每个点的局部邻域几何特征，通过应用于神经网络，实现了目标分类、部件分割和语义分割等任务，并在多个标准基准数据集上取得了比同类算法更好的结果。

    Apr, 2019