3d point clouds | BriefGPT - AI 论文速递

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OpenPatch: 用于外部分布检测的三维拼接
这篇论文介绍了 OpenPatch 方法，它使用预训练模型从中间特征中提取一组描述每个已知类别的补丁表示，在新样本中评估其是否主要由单个已知类别的补丁构成或通过多个类别的贡献来组成，并通过广泛的实验评估展示了其在语义新颖性检测任务中的出色性
PDF9 months ago
在位置 - 方向空间中通过权重共享实现快速高效的 SE$(n)$ 等变网络
基于均匀空间理论，我们得出了在灵活的消息传递框架中使用的几何最优边属性，将卷积网络中的权重共享定义为在应该等同处理的点对上共享消息函数的共享点对的等价类，并导出能够唯一标识这些等价类的属性。我们通过在处理 3D 点云时开发了一种高效的等变群
PDF9 months ago
QuadricsNet: 学习点云中几何基元的简洁表示
该论文提出了一种新颖的框架，用于学习 3D 点云的简洁几何基元表示。与分别表示每种基元不同，我们关注如何稳健地实现简洁且统一的表示问题。我们使用二次曲面来表示包含仅有 10 个参数的多种基元，并提出了首个端到端学习的框架 QuadricsN
PDF9 months ago
基于自交叉 Transformer 模型的点云变化检测器研究
在这篇论文中，我们利用 3D 点云构建了一个适用于变化检测的网络，并提出了一种新的适用于变化检测的模块 Cross transformer。同时，我们使用我们的网络对隧道数据进行变化检测的测试实验。
PDF10 months ago
ICCV三维隐式运输器用于时态一致的关键点发现
采用关键点为基础的表征在各种视觉和机器人任务中证明了优势。然而，现有的二维和三维关键点检测方法主要依赖几何一致性实现空间对齐，忽视了时间一致性。为了解决这个问题，介绍了用于二维数据的传输器方法，从源帧重构目标帧以包含空间和时间信息。然而，将
PDF10 months ago
点绑定与点 LLM：用于三维理解、生成和指令跟随的点云多模态对齐
我们引入了 Point-Bind，这是一个将三维点云与二维图像、语言、音频和视频对齐的多模态模型。通过 ImageBind 的引导，我们构建了三维和多模态之间的联合嵌入空间，实现了许多有前景的应用，例如任意到三维生成、三维嵌入算术和三维开放
PDF10 months ago
PointHPS: 基于点云的级联三维人体姿态和形状估计
基于 3D 点云数据的 PointHPS 框架通过迭代的特征提取和处理方案，在人体姿势和形状估计的研究领域中具有显著优势。
PDF10 months ago
将对比学习和最优输运融合于三维点云域适应
通过多模态对比学习和最优传输的对齐，我们提出了一种新的用于点云分类的无监督领域自适应架构，实现了更好的类别分离并在多个数据集上取得了最先进的性能。
PDF10 months ago
MMMSECNet：基于多尺度边缘条件的精确和鲁棒的三维点云法向估计
MSECNet 是一种改进正常变化区域估计的方法，通过将正常变化建模视为边缘检测问题，采用多尺度特征融合和自适应边缘检测实现强大的边缘检测，将检测到的边缘与主干网络的输出结合，以产生边缘感知表示。在合成和现实世界数据集上，MSECNet 在
PDFa year ago
ICCVGaPro：基于高斯过程的盒标注的三维点云实例分割
使用轴对齐的 3D 边界框监督，提出 GaPro，一种新的用于 3D 点云的实例分割方法，通过生成伪标签和训练 3DIS 网络来解决 3DIS 问题，并通过自学习策略进一步提高性能。
PDFa year ago
3D-LLM：将三维世界注入大型语言模型
我们提出了一种新的 3D-LLMs，将 3D 世界引入大型语言模型，并利用 3D point clouds 进行各种 3D 相关任务，通过我们设计的提示机制收集了超过 300k 的 3D 语言数据，实验证明我们的模型在 ScanQA 上的表
PDFa year ago
搁置、堆叠、悬挂：多模态重新布局的关系姿态扩散
我们提出了一个系统，用于重新排列场景中的物体以实现期望的物体 - 场景放置关系，例如将一本书插入书架的空槽中。该系统可以泛化到新的几何形状、姿态和场景、物体布局，并且通过从示范中直接在 3D 点云上操作来进行训练。我们的系统克服了对于给定场
PDFa year ago
BPNet：三维点云的贝塞尔基元分割
本论文提出了 BPNet，一种新颖的端到端深度学习框架，用于学习在 3D 点云上的 Bézier 基元分割。通过将 Bézier 分解应用于点云分割，我们能够实现有限形状类别的广义基元分割。我们提出了一个联合优化框架，在级联架构上同时学习
PDFa year ago
高密度变化的 3D 点云语义分割
本文提出了一种名为 HDVNet 的新型架构，针对测量应用程序中的点云具有的大局部密度变化提出解决方案，通过一个嵌套的编码器 - 解码器通路集合来处理特定的点密度范围，有效地处理了输入密度变化，提高了分割精度。
PDFa year ago
三维点云分类中的对抗攻击和防御：综述
本文旨在综述目前关于点云分类中的对抗攻击和防御技术的进展，包括对对抗攻击的原理和特点、最近几年的对抗攻击示例生成方法的总结和分析以及防御策略的分类（包括输入变换、数据优化和深度模型修改）。最后，本文阐述了这一领域中几个具有挑战性的问题和未来
PDFa year ago
利用学习到的地点识别描述符和点到体素比较在稀疏两时刻点云中进行不规则变化检测
本文提出一种基于深度学习的点云配准和不规则物体提取的三维点云变化检测方法，并利用地图合并算法建立一个公共的坐标系，通过提取 3D 点云的鲁棒且具有区分性的特征来检测连续点云帧之间的变化并且找到变化区域，最后通过与两个时间点比较来提取任何导致
PDFa year ago
ICML通过不变残差学习稳定一致地预测三维特征方向
本文提出了一种新颖的方法，通过将输入的 3D 点云的形状几何与语义学分离，来实现特征取向的稳定性和一致性，该方法将形状几何基于 SO（3）等变学习和形状语义基于 SO（3）不变残差学习相结合，通过校准 SO（3）等变定向假设来获得最终的特征
PDFa year ago
基于局部特征的视觉定位的受约束近似最近邻算法 (CANN)
本文提出了一种名为 Constrained Approximate Nearest Neighbors (CANN) 的近似 K 最近邻联合解决方案，该方案只使用局部特征进行跨几何和外观空间的 K 最近邻检索以提高视觉定位的性能，并且在公共
PDFa year ago
3D 点云强化学习效果研究
该研究通过对比 2D 与 3D 表现，研究了 3D 神经网络在可视化强化学习任务中的效能，特别关注了基于 3D 点云的设计选择，研究表明在涉及到 agent-object/object-object 关系编码时，3D 点云比 2D 图像更有
PDFa year ago
SAM3D: 三维场景中物体分割
SAM3D 是一个创新的框架，通过利用 RGB 图像中的 Segment-Anything 模型而无需进一步训练或微调，能够在 3D 点云中预测掩模，首先预测具有 SAM 的 RGB 图像的分割掩模，然后将 2D 掩模投影到 3D 点中。最
PDFa year ago