3d point cloud analysis | BriefGPT

关键词3d point cloud analysis

搜索结果 - 7

PointABM：Point Cloud 分析中融合双向状态空间模型与多头自注意力
基于状态空间模型（SSM）的 Mamba 与 Transformer 架构相结合的 PointABM 模型，在改善局部特征以提高 3D 点云分析性能方面表现出优越性，并通过引入双向 SSM 框架和自注意机制进一步增强了特征提取能力，实验证明
PDF24 days ago
基于三维点云数据的三维对象和场景的分类、识别、分割和重构：综述
本文综述了现有的三维点云分析技术及其算法、应用场景和目标，介绍了使用的数据集和评估指标，并比较了现有解决方案的性能，最后分析了当前技术面临的挑战和吸引人们注意的未来趋势。
PDFa year ago
AAAI点云分析的梯度关注模块优化
本文提出了一种基于梯度的局部注意力模块，即梯度注意力模块（GAM），以解决点云分析中现有局部特征融合不足的问题，并在五个数据集上进行了全面实验以证明其有效性和泛化能力，尤其在 S3DIS 数据集上表现最佳，精确度、全局准确率、平均精确度分别
PDFa year ago
参数不是万能的：从非参数化网络开始进行 3D 点云分析
我们提出了一种非参数网络，Point-NN，用于 3D 点云分析，可以作为构建 Parametric Networks 的基本框架，也可作为已训练的 3D 模型的插拔式模块，旨在为社区提供了解非参数方法处理 3D 点云的帮助。
PDFa year ago
浅谈 3D 点云中的变形器
本文首次提供了深入的视角，从多个方面分类当前基于 Transformer 框架的方法，针对自注意机制的变体和改进进行了探究，并在分类、分割、目标检测等方面进行了综合对比，最后提出了三个潜在的研究方向，为 3D Transformers 的发
PDF2 years ago
PointCutMix：点云分类的正则化策略
本研究提出了一种名为 PointCutMix 的简单有效的点云数据增强方法，通过优化两个点云之间的最优分配并将一个样本中的点替换为其最优分配对来生成新的训练数据，以提高各种模型在点云分类问题上的性能和模型的鲁棒性。
PDF3 years ago
CVPRFPConv: 学习点卷积的局部扁平化
本研究介绍了 FPConv (一种新的表面卷积算子)，可直接作用于点云的表面几何，无需转换为立体或图形中间表示，并可用于 3D 对象分类和 3D 场景分割等任务中，可与现有的立体型卷积具有可比性，同时也可以是立体型卷积的补充，二者联合训练，
PDF4 years ago