point cloud understanding | BriefGPT

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ScatterFormer：具有分散线性关注的高效体素变换器
本文介绍了一种名为 ScatterFormer 的新方法，该方法能够直接对具有不同长度的体素集进行注意力计算，并通过 Cross-Window 交互模块实现窗口间信息流动，大幅提升了点云理解任务的性能。
PDF6 months ago
基于传统 / 学习式三维描述符的高效数据三维场景解析的综述与鲁棒性框架
在标签有限的情况下，本文提出了一种通用而简单的框架来解决点云理解问题，利用传统和学习到的 3D 描述符进行方法比较，并提出了基于亲和性的学习区域合并策略，该方法在各种实验设置下优于现有方法，无需复杂的学习策略。
PDF7 months ago
通用点模型与自编码和自回归
通过 GLM 的启发，我们提出了一种通用的点云变换器模型（GPM），它在点云表征任务、无条件和有条件的生成任务中都具有通用性，并通过各种形式的掩码填充任务以改善自动编码中的掩码预测，从而在点云理解方面提高了性能。与 Point-BERT、M
PDF8 months ago
点云是专门的图像：一种三维理解的知识迁移方法
PCExpert 是一种基于自监督表示学习的新方法，将点云重新解释为 ' 特殊图像 '，通过与预训练图像编码器在多路 Transformer 架构中广泛共享参数的策略，结合用于预训练的新颖预文本任务，即变换估计，使其在各种任务中表现优异并大
PDFa year ago