3d learning | BriefGPT - AI 论文速递

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基于点云网络的快速简单可解释性
我们提出了一种快速简单的解释型 AI (XAI) 方法，用于点云数据。通过计算针对训练网络的点级重要性，可以更好地理解网络属性，这对于安全关键应用至关重要。除了调试和可视化外，我们的低计算复杂性还有助于在线反馈网络推断。这可以用于减少不确定
PDF4 months ago
CVPR基于二叉空间划分树网络的网格表示学习
通过使用计算机图形学经典空间数据结构 BSP，我们设计了一种名为 BSP-Net 的网络模型，它能够无监督地学习表示一个 3D 形状，并通过检测一组面来重构一个多边形网格。该模型生成的网格既密封又紧凑，适合表示尖锐的几何体，并且使用更少的基
PDF3 years ago
AAAICAKES: 通道自动降维核心优化的高效 3D 网络
本研究提出一种名为 CAKES 的自动核收缩的方法，通过将标准的 3D 卷积缩小为一组经济操作（例如 1D、2D 卷积），实现了高效的 3D 学习。与以往方法不同，CAKES 执行通道级核收缩，具有提取多样和互补信息以受益学习过程以及有效和
PDF4 years ago
CVPRBSP-Net: 通过二叉空间划分生成紧凑网格
利用基于二叉树空间分割的 BSP-Net 网络实现了无监督的 3D 形状表示学习及多边形网格生成，可高效地将平面分解成凸多边形，生成的网格紧凑、保证充满且易于参数化。
PDF5 years ago