使用了常用的encoder-decoder架构,并设计了尺度金字塔架构,让信息在横向和向上/向下的尺度上更加自由和系统地流动。 (2)设计了跨尺度注意特征学习模块来增强网络中各处发生的多尺度特征融合。 简而言之:将encoder-decoder模块改进为一个金字塔版本、添加跨尺度注意力特征学习模块。 Introduction 问题 许多在点云分割任务...
Point cloudDenoisingEarthwork siteGeographyDeep learningAutoencoderRecently, the construction industry has acquired geographic information on-site and used it in various fields for effective project management. However, a point cloud containing geographic information can be corrupted with noise because of ...
Siamese KPConv网络也是类似图像神经网络,是一个encoder和decoder的结构。对于不同时刻的点云,如T0时刻的点云和T1的点云,分别经过网络进行特征提取,采用的是kpconv的方法。然后对不同时刻点云特征,计算其最邻近特征的差异,同时采用了多尺度特征,进行融合,最后输出得到变化结果。 3.8 slam 最近基于nerf和3D Gaussian Sp...
我们提出了一种几何敏感的点云补全Transformer，通过将点云表示成为一组无序的点代理，并采用Transformer的Encoder-Decoder结构进行缺失点云生成。除此以外，我们提出了两个更具有挑战性的点云补全Benchmark——ShapeNet-55/34。我们的论文已被ICCV接收为Oral Presentation，代码、数据集与模型均以开源。代码仓库：https:...
Point Cloud Encoding Method, and Decoding Method Using Rotation Matrices, Encoder, and Decoder A point cloud decoding method related to the field of coding technologies and includes reconstructing a point cloud comprising one or more patches. The one or more patches comprise a current patch. The ...
采用的是经典的encoder-decoder模型,基本和PointNet2一致 Encoder 在grouping后,PointNet2的局部是使用的PointNet,仅仅是对每一个点进行特征提取,作者认为这种方式忽视了点之间的关系,作者添加了一个GAB(Graph Attention Block)模块用来计算局部点之间的相似度。
我们提出了一种几何敏感的点云补全Transformer,通过将点云表示成为一组无序的点代理,并采用Transformer的Encoder-Decoder结构进行缺失点云生成。除此以外,我们提出了两个更具有挑战性的点云补全Benchmark——ShapeNet-55/34。我们的论文已被ICCV接收为Oral Presentation,代码、数据集与模型均以开源。
3. Point cloud denoising 3.1 Encoder-Decoder based methods [1] 3D Shape Processing by Convolutional Denoising Autoencoders on Local Patches (WACV 2018)[Paper] [2] 3D Point Cloud Denoising via Deep Neural Network based Local Surface Estimation (ICASSP2019) [Paper] [Code] ...
The PointCNN network for point cloud classification has a similar architecture to U-Net, as described in theHow U-net worksguide. Here too, we use an encoder-decoder paradigm, where the encoder reduces the number of points while increasing the number of channels. Then, the decoder part of ...
原来Transformer的encoder-decoder结构: Encoder由多头自注意力层(multi-headself-attention layer)与前馈神经网络(feed-forward network)组成,Decoder则由多头自注意力层、编码器解码器交叉注意力层和前馈神经网络构成。2.2 点代理NLP中的transformer以一个一维的单词嵌入序列作为输入,为了使三维点云适合于变压器,第一步是...