3d shape classification | BriefGPT

关键词3d shape classification

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深度学习技术在三维点云分类和语义分割中的综述
本研究综述了深度学习在点云处理中的最新进展、挑战和潜在研究方向，重点关注点云分析中的 3D 形状分类和语义分割两个主要任务。
PDFa month ago
ECCV使用不规则视角分析不规则点云的 diffConv
本文提出了一种新型的图卷积神经网络，名为差分图卷积 (diffConv)，通过学习掩码式注意机制来适应空间变化和密度膨胀的邻域，相比现有方法在 3D 形状分类和场景理解任务上获得了更好的性能。
PDF3 years ago
基于分层部位注意力的细粒度三维形状分类
FG3D-Net 是一种用于 3D 形状分类的方法，它通过引入 fine-grained 的数据集和 part-view attention 等技术，提高了在 3D 形状细分类别上的识别精度。
PDF4 years ago
3D 点云的深度学习：概述
本文综述了近期 point cloud learning 领域深度学习方法在 3D 形状分类、3D 物体检测与跟踪、3D 点云分割三大任务中的最新进展及其对公共数据集的比较结果，并提出了可启发未来研究的深刻见解和方向。
PDF5 years ago
Momen (e) t：为学习分类形状的时刻调味
该论文研究了如何将点云作为非结构化数据进行处理以实现高效、精确的几何处理和分析方法，提出了一种基于多项式函数的神经网络技术用于 3D 形状分类，实验表明该网络在性能和计算效率方面均取得了最先进的结果。
PDF6 years ago
ECCV深入探究 3D 形状分类器
本研究研究了 3D 形状分类的表示和架构的作用，通过变化训练示例的数量和使用跨模态迁移学习，研究了现有深度架构的初始化对 3D 形状分类的影响，结果表明，多视图方法即使没有在大型标记图像数据集上预训练，甚至在训练简化输入（如二进制轮廓）时，
PDF6 years ago
VERAM：视图增强的循环注意力模型用于 3D 形状分类
本文提出了一种名为 VERAM 的递归注意模型，能够主动选择一系列视角进行高精度的三维形状分类，通过三个关键增强策略解决了现有注意力模型中不平衡训练的问题，实现了状态下的最先进水平。
PDF6 years ago