点云 在获取三维物体表面每个采样点的空间坐标(X, Y, Z)后，得到的一个点的集合称之为点云(point cloud) ，保留了三维空间中原始的几何信息。点云是一种三维数据表示形式，由激光扫描仪或其他传感器获取的大量离散点组成。网格 网格(mesh)是点云的一中简化的表达形式，在三维重建中表示多面体形状的顶点与多边形...
Point-M2AE的decoder输出的masked token和原来一样重建patch的点云并计算Chamfer loss; 没有被mask掉的visible patch则过一个语义预测头,输出的语义和2D语义gt计算L2 loss PiMAE: Point Cloud and Image Interactive Masked Autoencoders for 3D Object Detection [CVPR2023]arxiv 大致思路是让点云和图像互补地被ma...
[58] T. Xiang, C. Zhang, Y. Song, J. Yu, and W. Cai,“Walk in the cloud: Learning curves for point clouds shape analysis,”pp. 915–924, 2021.5 [59] Z. Liu, H. Hu, Y. Cao, Z. Zhang, and X. Tong,“A closer look at local aggregation operators in point cloud analysis,”...
最后作者进行了大量的实验,以验证Point-In-Context在处理多任务时的多功能性和适应性。此外,作者还证明了Point-In-Context可以通过采用更有效的提示(Prompt)选择策略,生成更精确的结果并超越单独训练的模型。 论文和开源仓库的地址: 论文题目:Explore In-Context Learning for 3D Point Cloud Understanding 发表单位:中...
用 Point·E 依据文本提示生成 3D 点云的过程分为三个步骤：1、依据文本提示，生成一个合成视图 (synthetic view)2、依据合成视图，生成 coarse point cloud (1024 point)3、基于低分辨率点云和合成视图，生成 fine point cloud (4096 Point)Point·E 流程概览 由于数据格式和数据质量对训练结果影响巨大，Point·...
在独立的网格生成模型之外，Point-E 由两个模型组成：一个文本图像转化模型（text-to-image model）和图像转化3D模型（image-to-3D model）。文本图像转化模型类似于OpenAI的DALL-E 2和Stable Diffusion，在标记图像上进行训练以理解单词和视觉概念间的关联。然后，将一组与3D对象配对图像输入3D转化模型，以便模型学会...
我们的Point-BERT采用纯Transformer架构和BERT式的预训练技术,在ModelNet40上达到了93.8%的准确率,在ScanObjectNN的复杂设置上达到了83.1%的准确率,超过了精心设计的点云模型,而人类的先验因素要少得多。我们还表明,通过Point-BERT学到的表征可以很好地转移到新的任务和领域,我们的模型在很大程度上提高了小样本点云...
https://github.com/QingyongHu/SoTA-Point-Cloud 图2:三维形状分类网络的时间顺序概览。 图3:PointNet的体系结构。 图4:点的局部邻居的连续和离散卷积的图解。(a)代表一个局部邻居;(b)和(c)分别表示三维连续卷积和离散卷积。 图5:基于图的网络的图解。
我们沿袭了前人的工作,在图文预训练任务中使用了63个提示,如“a Picture of [word]”,并另外增加了一个专门的提示“a point Cloud Model of [word]”以适应3D通道。在每个训练迭代中,我们从元数据中随机选择一个单词,并将64个模板应用于该单词以构建一组文本描述Si。然后,我们将Si输入到我们的文本编码器中,...
受bert启发,设计了a Masked Point Modeling (MPM) task 预训练 point cloud Transformers。首先将点云分割为several local point patches,设计了一个带有discrete Variational AutoEncoder (dVAE)的a point cloud Tokenizer——生成discrete point tokens包含了局部信息。然后,随机mask out一些输入点云的patches,feed ...