3d convolution | BriefGPT - AI 论文速递

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CVPRRayMVSNet: 基于光线的 1D 隐式场学习用于精确的多视图立体匹配
本论文提出了一种基于 RayMVSNet 的多视角深度学习，通过直接优化沿每个摄像头光线的深度值来降低了计算和存储的成本，其处理基于转换器特征进行的串行建模是传统多视角立体匹配的重要方法，并且在 DTU 和 Tanks & Temples
PDF2 years ago
基于激光雷达感知的圆柱形和非对称 3D 卷积网络
该论文提出了一种利用 3D 卷积网络进行 LiDAR 语义分割、全景分割和 3D 检测的新框架，其中采用了柱状分割和非对称 3D 卷积网络来探索 3D 几何模式，该模型在 SemanticKITTI，nuScenes 和 A2D2 上的结果
PDF3 years ago
CVPR从部分点云中循环估计反射对称平面
该论文提出了一种新的方法，使用二维卷积递归回归方案，通过对高度维度的切片来处理 3D 数据，并设计了一种估计平面对称性的方法，既可以处理完整的数据，也可以处理真实世界的部分扫描数据，以提高三维物体探测器的输出。
PDF3 years ago
ICLRCT-Net: 基于通道张量化的视频分类网络
本研究提出 Channel Tensorization Network (CT-Net)，通过将输入特征的通道维度视为 K 个子维度的乘积来分解卷积，从而轻量化计算量，有效增强不同通道的特征交互，并逐步扩大 3D receptive fie
PDF3 years ago
CVPR用于 LiDAR 分割的圆柱形和不对称 3D 卷积网络
该论文提出了一种新的框架，使用圆柱形分区和不对称 3D 卷积网络来探索 3D 几何模式，并引入点智能精炼模块以减轻损失体素标签编码的干扰；测试表明，该方法在 SemanticKITTI 和 nuScenes 数据集上超过现有方法，排名第一并
PDF4 years ago
ECCV基于 BERT 的 3D 卷积神经网络中的后期时间建模用于动作识别
本研究将 3D 卷积和后期时间建模相结合，采用 BERT 层代替传统的时间全局平均池化层，以更好地利用 BERT 的注意力机制处理时序信息。研究表明，这一替换提高了许多流行的 3D 卷积架构的动作识别性能，并在 HMDB51 和 UCF10
PDF4 years ago
ECCV基于外观保持的三维卷积用于视频人物重新识别
提出了一种 AppearancePreserving 3D Convolution 方法，由 Appearance-Preserving Module (APM) 和 3D 卷积核组成，可对齐相邻的特征图从而在维持外观表示质量的前提下模拟时
PDF4 years ago
CVPR面向融合的点卷积在在线语义 3D 场景分割中的应用
该研究提出了一种基于动态数据结构的卷积方法，通过全局 - 本地树结构维护局部领域信息，以及增量坐标区间树实现快速点云插入和邻域查询，从而解决在线语义三维分割与 RGB-D 重建中的挑战，实现跨帧时间上的信息融合。
PDF4 years ago
深度 Capsule 网络
DeepCaps 是一个使用三维卷积动态路由算法的深度胶囊网络架构，通过引入识别物理属性的类独立编码器网络，使用重构损失作为正则化项，实现在 CIFAR10，SVHN 和 Fashion MNIST 上胶囊网络领域最先进的结果，并减少 68
PDF5 years ago
基于 3D 卷积网络和非局部注意力的基于视频的人员再识别
本研究旨在解决视频行人重新识别中的空间对齐问题和时间依赖性问题，提出了一种使用 3D 卷积和非局部块进行特征聚合的网络架构，实验结果表明该方法在多个指标上的性能均优于现有技术。
PDF6 years ago
一种用于蛋白质 - 配体结合亲和力预测的深度学习模型的开发与评价
本研究基于结构的配体发现，利用深度神经网络和三维卷积技术实现，通过对配体 - 受体复合物进行建模，准确地估算它们间的结合亲和力，多项测试表明本方法优于经典评分函数。
PDF7 years ago
ECCV重新思考时空特征学习：视频分类的速度和准确性权衡
本研究通过优化设计网络结构，系统地探讨了关键网络设计选择，包括将大量 3D 卷积替换为低成本的 2D 卷积、可分离的空间 / 时间卷积和特征门控等，进而建立了一个有效而高效的视频分类系统。实验表明本文方法不仅速度更快，而且在行动分类基准测试
PDF7 years ago