May, 2023

D-Net：利用自我注意力点搜索和可学习特征融合进行特征明显的点云学习

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TL;DR本文提出 D-Net（Distinctive Network）来学习针对具有差异化的点云进行形状理解的方法，采用自注意点搜索和可学习的特征融合，实验结果显示该方法在形状理解的应用中能够取得最先进的表现。
point clouddistinctive networkfeature fusionself-attentive point searchingshape understanding
发现论文，激发创造
  • 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

  • D3Feat：3D 局部特征的密集检测与描述的联合学习

    本文提出了一种新型实用的学习机制，利用三维全卷积网络，旨在稠密地预测每个三维点的检测分数和描述特征，并通过自监督的检测器损失，在训练过程中指导即兴的特征匹配结果。最后，我们的方法在 3DMatch 和 KITTI 数据集的室内和室外场景中，均取得了最先进的结果，并在 ETH 数据集上展现了其强大的概括能力，为实现准确快速的点云对其，提出了一种可靠的特征检测器。

    Mar, 2020

  • 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

  • 面向点云分割的动态聚类变换网络

    该研究提出了一种新的三维点云表示网络，称为动态聚类变换网络（DCTNet），它利用编码器 - 解码器架构来学习全局和局部特征，并提出了新的语义特征动态采样和聚类方法以及一个高效的语义特征引导上采样方法，验证了其在点云分割任务上的性能优于现有的最先进模型。

    May, 2023

  • 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

    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。

    Sep, 2019

  • DRINet: 一种面向点云分割的双表示迭代学习网络

    本文介绍了一种用于点云分割的新型网络结构 DRINet，能够在保持点云内在属性的前提下，通过迭代地在两种不同的表示之间传播特征来提高点云分割性能，并利用多尺度池化层改进上下文信息传播。实验结果表明，该方法在几个数据集上实现了最先进的分割性能，具有高效运行速度。

    Aug, 2021

  • 学习的多模态对齐的 4D-Net

    4D-Net 是一种使用 3D 点云和 RGB 感知信息，利用动态连接学习和几何约束来进行三维物体检测的方法。在 Waymo Open Dataset 上，相较于现有方法和强基线，其利用运动线索和密集图像信息更能成功检测到远处的物体。

    Sep, 2021

  • 使用深度神经网络进行无监督点云表示学习：综述

    本文综述了使用深度神经网络实现无监督点云表示学习的方法。通过对技术方法的描述、评估以及相关数据集和体系结构的介绍，总结讨论了无监督点云表示学习方法的现有研究，并对多个广泛采用的点云数据集进行了定量基准测试及分析。最后，提出了未来研究中可能面临的挑战和问题。

    Feb, 2022

  • 基于图注意力的点云局部特征开发神经网络 GAPNet

    本研究基于图形注意力机制，提出了一个新的神经网络 GAPNet，用于学习点云中的局部几何表示，并且在形状分类和部分分割任务中，取得了最先进的性能。

    May, 2019

  • Triangle-Net：面向点云学习的鲁棒性

    提出了一种基于图结构和神经网络的方法，能够同时实现旋转、平移、缩放的不变性以及点云稀疏程度的稳健性，此方法在模型识别与检索任务方面，其性能可显著提高。

    Feb, 2020