CVPRMay, 2022

PointVector：点云分析中的向量表示

PDF
TL;DR本文探讨了基于点云的方法在点云分析中的应用，提出了一种聚合邻近特征的高维向量的 “Vector-oriented Point Set Abstraction” 方法，并开发了一种 PointNeXt 结构的 PointVector 模型以提高特征提取的效率，此方法在 S3DIS Area 5 上和 S3DIS (6 折交叉验证) 上取得了 72.3% 和 78.4% 的 mIOU 的优异表现，在研究中探索了更加紧凑和有效的特征表示方法。
发现论文，激发创造
  • 在点云中重新思考网络设计和本地几何：一个简单的残差 MLP 框架

    本文提出了一种名为 PointMLP 的纯残差 MLP 网络，它不使用复杂的局部几何提取器，但仍能表现出很高的竞争力，装备了提出的轻量级几何仿射模块，PointMLP 在多个数据集上都达到了新的最佳状态，相对于大多数最近的 CurveNet，PointMLP 的训练速度快两倍，测试速度快七倍，并在 ModelNet40 基准测试中获得更高的精度。

    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

  • 点变换器 V3：更简单、更快、更强

    该论文通过利用规模优势，在点云处理中解决了准确性和效率之间的权衡问题，提出了一种简单高效的 Point Transformer V3 模型，并在多个室内外场景的 20 个下游任务中取得了最先进的结果。

    Dec, 2023

  • 基于点云的三维深度学习 VTPNet

    本文提出了一种 Voxel-Transformer-Point（VTP）块，结合了体素法，基于点的 Transformer 法和基于点的方法，分别从粗粒度、局部和全局角度提取点云的特征，并使用其构建 VTPNet 用于 3D 点云学习，在多个数据集上都表现出良好的性能。

    May, 2023

  • Point Transformer V2: 分组向量注意力与基于分区的池化

    本研究致力于探索 3D 点云理解的 transformer 架构，提出了一种有效的 Point Transformer V2 模型，通过对先前工作的局限性进行分析， 提出了一种具有新颖设计的 group vector attention、轻量级的基于分区的池化方法等，实现了更好的性能表现并刷新了几个具有挑战性的 3D 点云理解基准结果。

    Oct, 2022

  • 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

  • 快速点变换器

    本文介绍了一种基于 Fast Point Transformer 的新型轻量级自我关注层的方法，用于对大型 3D 场景进行处理和提高计算效率，并应用于 3D 语义分割和 3D 检测，具有与基于体素的最佳方法相竞争的准确性和比 Point Transformer 更快的推理时间。

    Dec, 2021

  • PointNeXt: 重新审视 PointNet++ 的改进训练和扩展策略

    本文对 PointNet ++ 进行了系统性研究，提出了一组改进的训练策略和可扩展的 PointNeXt，使用数据增强和优化技术以及增加模型大小来显着提高性能并在 3D 分类任务中实现了最新的最先进的结果。

    Jun, 2022

  • 矢量神经元：一个针对 SO (3)- 等变网络的通用框架

    本文介绍了一种基于向量神经元的通用框架，用于创建点云处理的 SO（3）- 等变神经网络。通过扩展神经元从 1D 标量到 3D 向量，向量神经元使得我们可以将 SO（3）操作简单地映射到潜在空间中，从而提供了构建常见神经操作的等变性的框架，尽管方法简单，但在准确性和泛化性方面表现出色，是处理任意姿态下的几何输入的一种有效方法。

    Apr, 2021

  • 基于投影的点卷积在点云分割中的高效应用

    通过使用 2D 卷积和多层感知器作为组件的投影点卷积 (PPConv) 模块来优化点云处理算法，实现了在处理速度和分割性能之间的均衡。

    Feb, 2022