3d point cloud | BriefGPT - AI 论文速递

关键词3d point cloud

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点在上下文中的理解：通过上下文学习理解点云
通过引入 Point-In-Context（PIC）框架，利用 in-context learning 解决 3D 点云的任务，同时提出了增强版 PIC-S，通过动态上下文标签和额外的上下文对提高模型性能和泛化能力。
PDF2 months ago
T3DNet: 用于轻量级三维识别的压缩点云模型
本文提出了一种名为 T3DNet 的方法，通过辅助监督和网络增强，将 3D 点云模型进行压缩，实现高压缩比率而保持较高的准确性。
PDF4 months ago
ConDaFormer：用于三维点云理解的局部结构增强的分解式 Transformer
将局部几何结构和长范围上下文信息耦合进 ConDaFormer 中，通过将相应的立方体窗口分解为三个正交的 2D 平面，以在类似范围内建模注意力，提高了性能和模型的计算效率。
PDF6 months ago
可重亮的 3D 高斯函数：使用 BRDF 分解和光线追踪的实时点云重照
我们提出了一种新颖的可微分的基于点的渲染框架，用于从多视图图像中进行材料和光照分解，实现对 3D 点云的编辑、光线跟踪和实时换光。
PDF7 months ago
CityRefer：城市尺度点云数据的地理感知 3D 视觉引导数据集
介绍了 CityRefer 数据集，该数据集是最大的城市级地理定位数据集，用于表示具体的 3D 物体，并开发了基线系统来执行视觉定位任务。
PDF8 months ago
PolarNet: 基于语言引导的机器人操作的 3D 点云
通过使用 3D 点云来进行语言引导的操纵任务，我们提出了一种名为 PolarNet 的策略，该策略通过精心设计的点云输入、高效的点云编码器和多模态变换器来学习 3D 点云表示并将其与语言指令集成以进行行动预测。在 RLBench 基准测试中
PDF9 months ago
通过位置嵌入实现鲁棒的点云处理
基于带宽的分析性逐点嵌入与位置嵌入的关系探索以及在点云分类和注册中具有鲁棒性的结果。
PDF10 months ago
MM通过查询引导增强提升少样本 3D 点云分割
通过适应支持原型和查询特征之间的语义差距，我们的方法在点云的少样本分割模型中取得显著改进，并维持高效性能。
PDFa year ago
DGC-GNN: 基于几何颜色图神经网络的无特征描述符 2D-3D 匹配
本论文介绍了一种名为 DGC-GNN 的新算法，它采用全局到局部的图神经网络来逐步利用几何和颜色线索来表示关键点，从而提高匹配的鲁棒性。DGC-GNN 不仅使无描述符算法的精度翻倍，而且还显著缩小了基于描述符和无描述符方法之间的性能差距。
PDFa year ago
探索 3D 点云理解的上下文学习
介绍了一种特别用于 3D 点云中上下文学习的新框架 Point-In-Context，利用联合采样模块和有效提示选择策略达到了优于单独训练模型的性能。
PDFa year ago
AGILE3D: 基于注意力导向的交互式多目标三维分割
AGILE3D model supports simultaneous segmentation of multiple 3D objects, yields more accurate segmentation masks with fe
PDFa year ago
基于样本原型适应和投影的少 / 零样本三维点云语义分割
本文提出了 Query-Guided Prototype Adaption (QGPA) 模块并通过引入 Self-Reconstruction （SR）来增强原型的表示以适应点云的大内部类特征差异和极少量数据，最终在 S3DIS 和 Sc
PDFa year ago
基于极柱地标的领域不变 3D 点云地图匹配中的检测与分类
本研究旨在探讨基于杆类地标的深度学习模型在视觉定位中的应用，其中考虑了极致稳定性下的杆类地标作为定位的一种可靠标志，并提出了两个关键模块：杆类地图匹配和杆类属性匹配，采取 RANSAC 地图匹配方法以在计算效率和精度之间达成良好的平衡。实验
PDFa year ago
点云数据的自监督学习：综述
本文介绍了近期基于 DNN 的点云 SSL 的综述，包括定义、动机、背景、基于几种常见 Task-agnostic 预训练的创新分类方法，以及对于基准数据集的实验结果总结，最终给出了针对当前点云 SSL 限制的改进和未来研究方向。
PDFa year ago
基于点云语义分割的多到单知识蒸馏
本文提出了一种基于多源知识蒸馏的 3D 点云语义分割方法，采用多到单的融合方式，通过实例感知亲和性蒸馏算法获取高级结构知识，实现对于难分类类别的提升。在 SemanticKITTI 数据集中实验证明，该方法在验证集和测试集上均显著优于基线方
PDFa year ago
移动地图点云中的全景分割综述
本文旨在针对户外移动映射数据的全景分割问题，建立一个模块化的全局视点分割流水线，通过全面的系统实验来评估全景分割的状态，并提供首个公共数据集。
PDFa year ago
自组织点云
本文提出了自我监督的点排序方法，利用一种新颖的可区分积分和层次对比方案学习点排序，构造了首个端到端可训练的网络，在多个数据集和任务上取得了优于监督排序方法的结果，包括对未见类别点云的零样本排序。
PDFa year ago
使用带有几何注意力的前向网络进行三维点云体属性压缩
通过使用体积法进行 3D 点云属性压缩，本研究介绍了一种新的前馈线性网络方法 ——B 样条基的非特征值分解实现，利用空间变化的卷积和编码器中表示矩阵逆泰勒级数的项的数目等因素，能够在真实的 3D 点云场景下，具有比区域自适应分层变换（RAH
PDFa year ago
CVPRFlatFormer: 压缩窗口注意力的高效点云 Transformer
FlatFormer 是一种 3D 点云变压器网络，通过交换计算负荷和提取局部特征以实现节省计算时间的效果，在边缘 GPU 上实现了实时性能，并在大规模基准测试上达到与或甚至更好的准确性。
PDFa year ago
文本和 3D 点云的联合表示学习
本文提出了一种新型的 Text4Point 框架，通过利用 2D 图像作为连接点云和语言模态的桥梁，建立图像和点云的对应关系，从而通过对比学习将其对齐；并进一步引入文本查询模块，查询点云特征的文本嵌入，将语言信息整合到 3D 表示学习中，提
PDFa year ago