Jul, 2023

球形特征金字塔网络用于语义分割

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TL;DR使用基于图的球形卷积神经网络（CNNs）的金字塔特征网络（FPNs）设计了球形 FPNs，与球形 UNets 相比，我们的模型在 Stanford 2D-3D-S 数据集上表现出一致的改进，而且使用更少的参数，其 mIOU 为 48.75，在先前最好的球形 CNN 上提高了 3.75 个 IoU 点。
semantic segmentationspherical datagraph-based approachesfeature pyramid networksspherical cnns
发现论文，激发创造
  • 球形卷积神经网络

    该研究介绍了构建球形 CNN 的基本模块，该模型可用于解决分子回归和全球气候建模等领域的问题，并通过实验证明了其计算效率、数值精度和有效性。

    Jan, 2018

  • 使用球形 CNN 学习 SO (3) 等变表示

    论文提出通过多值球面函数和在球谐域中实现球面上的准确卷积来解决 3D 卷积神经网络中的 3D 旋转等变性问题，进而提供了一种局部对称且通过平滑的频谱实现本地化滤波器的方法，同时还实现了一种用于谱域的新型池化技术，这些操作使得网络不需要过多的容量和数据增强即可在标准检索和分类基准测试中与现有的最先进性能相当。

    Nov, 2017

  • 3D 点云球形卷积神经网络

    提出了一种利用球面卷积核和八叉树空间分割的神经网络用于 3D 点云处理，该球面度量型卷积核系统地量化点周围的局部几何结构，同时具有平移不变性和不对称性。

    May, 2018

  • 球形变压器：将球形信号适应于卷积神经网络

    本文提出基于 Spherical Transformer 的方法，将球面信号转换为能够被标准 CNNs 直接处理的向量，从而使许多经过精心设计的 CNNs 架构可以通过预训练在不同任务和数据集中重复使用，该方法在球形 MNIST 识别，3D 物体分类和全向图像语义分割任务上具有优异性能。

    Jan, 2021

  • 基于二十面体球的定向语义分割

    该论文提出了一种适用于全景图像的方位感知卷积神经网络框架，该框架可以更高效地进行分类和语义分割任务，并为自动驾驶系统等应用程序提供了 “全景式” 理解周围环境的能力。

    Jul, 2019

  • 广义覆盖下的曲面网络

    本研究通过开发一种新的表面到图像表示方法，成功地在几何数据分析中应用了卷积神经网络，以达到在形状检索、形状分类和语义形状分割等任务上取得了最先进的结果或相当的结果的目标。

    Dec, 2018

  • 基于球面 U-Net 的大脑皮层表面分割：方法和应用

    本文提出了一种基于球面卷积神经网络的方法，用于解决医学成像等领域中的结构具有球面拓扑结构的问题，应用于婴儿大脑皮层分割和皮层特征图开发预测等神经科学任务，效果显著。

    Apr, 2019

  • 多类地面分割的特征金字塔网络

    提出了一种基于完全卷积神经网络的自动多类土地分割方法，该网络具有良好的准确性和中等的内存使用率，可用于解决城市规划、环境工程或自然景观监测等问题。

    Jun, 2018

  • 扩展球形卷积网络

    这篇研究论文介绍了如何通过提出新的模型组件、实现核心操作以及应用特定输入表示等关键改进来扩展球面 CNN，使其可用于更大规模的问题并在 QM9 分子基准测试的多个目标上达到最新水平，在多个天气预测任务中实现竞争性表现。

    Jun, 2023

  • 基于球形卷积核的八叉树引导的 3D 点云 CNN

    本文提出了一种基于八叉树引导的神经网络结构和球形卷积核来进行任意 3D 点云的机器学习。该网络架构充分利用了不规则点云的稀疏性，并通过空间划分分层粗化数据表示。同时，该提议的球形核有系统地量化点邻域，以识别数据中的局部几何结构，同时保持平移不变性和不对称性。我们利用与空间位置相关联的网络神经元来指定球形核，从而避免了网络训练期间动态核生成，以实现高分辨率点云的高效学习，并在 3D 对象分类和分割的基准任务上取得了新的最先进状态，分别在 ShapeNet 和 RueMonge2014 数据集上。

    Feb, 2019