convolution operator | BriefGPT

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RIConv++：针对 3D 点云深度学习的有效旋转不变卷积
本文提出一种简单且有效的卷积算子，通过设计强大的旋转不变特征来增强特征描绘能力，实现旋转不变性，并在真实和合成的点云分类、部分分割和形状检索实验中取得了挑战性旋转下的最先进精度。
PDF2 years ago
ICLR学习三维蛋白质结构的内在 - 外在卷积和池化
本文提出了两种新的学习操作 —— 卷积算子和分层汇聚算子，以实现对蛋白质数据的深度三维分析，并在共同蛋白质分析任务的几个大型数据集上评估了算法的准确性。
PDF4 years ago
ICCVDensePoint: 学习高密度环境下的点云表示，为高效的点云处理提供支持
提出了一种名为 DensePoint 的点云处理方法，通过推广卷积算子实现了针对不规则点配置的正则化网格卷积神经网络，并从密集连接模式中汲取灵感，在深层次结构中重复聚合多层次、多尺度语义信息，从而有机地获得具有密集上下文信息的多元语义，同时
PDF5 years ago
3D 点云旋转不变卷积深度学习
本文提出了一种新型的点云卷积运算符，实现了旋转不变性，通过使用旋转不变的几何特征设计点云学习的卷积运算符，解决了点排序问题，并将其作为神经网络的基本构建块，能在 6 自由度变换下具有稳健性，在物体分类和分割等任务中表现出高精度。
PDF5 years ago
CVPR图卷积神经网络中的动态边缘滤波器
本文提出了一种基于图卷积算子的深度神经网络模型，通过条件化过滤权值，在任意图上实现图分类，并在点云分类任务中创造新的最优表现
PDF7 years ago