3d point cloud classification | BriefGPT

关键词3d point cloud classification

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CVPR躲藏于丛林之中：在 3D 点云上生成不可察觉且合理的对抗扰动
我们提出了一种新的基于形状的对抗性攻击方法，称为 HiT-ADV，该方法通过在复杂的对象表面的部分隐藏变形扰动，实现了在可感知和对抗强度之间更好的权衡，此外，我们还通过使用良性重采样和良性刚性变换，进一步增强了物理对抗强度而几乎不损失可感知
PDF4 months ago
ModelNet-O：一个适用于遮挡感知点云分类的大规模合成数据集
通过模拟真实世界中因单目摄像头扫描而导致的自遮挡，我们提出了一种名为 PointMLS 的鲁棒点云处理方法，通过 ModelNet-O 数据集的实验结果证明了该方法在点云分类中取得了最先进的结果，并且在常规数据集上取得了有竞争力的结果，而且
PDF6 months ago
Robust 结构化声明性分类器用于 3D 点云：利用隐式梯度抵御对抗攻击
本文提出了基于结构化稀疏编码和卷积神经网络的 Lattice Point Classifier（LPC）方案，该方案通过内部约束优化机制来有效抵御对 3D 点云分类器的不良攻击，并在不同攻击者下实现了最先进的鲁棒 3D 点云分类性能。
PDF2 years ago
点云分析的双变换器
本文提出了一种新颖的点云表示学习架构，称为 Dual Transformer Network (DTNet)，该架构主要包括一个 Dual Point Cloud Transformer (DPCT) 模块，该模块通过同时聚合点和通道的多头
PDF3 years ago
CVPRPointGuard: 可证明鲁棒的三维点云分类
本文提出 PointGuard 防御方法，可以对 3D 点云进行分类并证明具有可靠的防御性能，实现方法是通过创建多个通过随机子集采样的点云来预测原始点云的标签，其中每个点云子集都通过所涉及的分类器进行预测标签，其方法具有预算效率并在多个基准
PDF3 years ago
三维点云分类的转导式零样本学习
本文将零样本学习扩展到三维点云分类领域，提出基于三元组损失的方法，并在实验中证明了其在三维点云和二维图像分类任务中的有效性。
PDF5 years ago
ICCVDUP-Net：用于三维对抗点云防御的降噪和上采样网络
为解决神经网络容易被对抗性样本攻击威胁的问题，本论文提出了一种名为 DUP-Net 的防御结构，包括以统计学原理为基础的离群点剔除模块和数据驱动的插值模块，实验表明该防御在 3D 点云分类领域取得了很好的效果。
PDF6 years ago