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3d pre-training
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CVPR
SUGAR: 为机器人预训练 3D 视觉表征
通过名称为 SUGAR 的新型 3D 预训练框架，可以捕捉物体的语义、几何和功能属性，解决了处理复杂 3D 场景中的遮挡和准确定位对象的亚优缺陷；SUGAR 利用可变转换模型同时处理五个预训练任务，包括语义学习的跨模态知识蒸馏、理解几何结构
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3 months ago
旋转不变点云分析的通用框架
我们提出了一种基于深度学习的点云分析通用方法，对输入具有旋转不变性。通过将其作为置换不变问题进行公式化，并提出了一个通用框架，可与任何骨干网络结合使用，我们的方法在常见基准测试中相较于最先进的方法表现出显著或更好的性能，对于 3D 预训练和
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5 months ago
分子属性预测的自动化三维预训练
本文提出了一个名为 3D PGT 的新颖框架，它可以在无法获得几何结构的实际应用情况下，以 2D 结构为输入预测分子属性，实验证明与各种预训练基线相比，其具有更高的准确性，效率和泛化能力。
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a year ago
Multi-CLIP：针对 3D 场景中问答任务的对比视觉语言预训练
本研究提出一种名为 MULTI-CLIP 的 3D 预训练视觉语言模型，可有效提高现有 3D 视觉问答任务的表现并构建出具有良好结构的 3D 场景特征空间。
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a year ago
ICML
3D Infomax 提高了分子属性预测的 GNN 性能
该研究提出了一种基于 2D 分子图的分子几何预训练模型，通过自监督学习方法，使其能够生成隐含的 3D 信息，显著提升各种性质的预测表现，并可跨多个不同的分子空间进行有效的迁移学习。
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3 years ago
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