PointNet的基本思想是学习每个点的空间编码,然后将所有单独的点特征聚合为一个全局点云特征。根据它的设计,PointNet所捕获的局部特征是point-wise的,而不能捕获由度量引起的局部结构。PointNet++先利用Sampling layer和Grouping layer构建局部邻域,再利用PointNet layer编码(提取)局部特征。也就是文章中提到的Hierarchical P...
ConvNeXt是一个基于卷积神经网络的架构,它在模型中用于提取特征。在代码中,ConvNeXt被实例化为self.backbone,并且根据模型配置的不同(例如 'tiny', 'small', 'base', 'large'),其深度和维度会有所不同。 Q2: 模型预测noise还是预测去噪之后的结果? 模型是一个去噪模型,它预测的是去噪之后的结果。这可以从模型...
Together with the data, we also published three benchmark tasks for semantic scene understanding covering different aspects of semantic scene understanding: (1) semantic segmentation for point-wise classification using single or multiple point clouds as input; (2) semantic scene completion for ...
这里默认Fold了Conv和BN(我们所说的MergeConvBNs) 有一个TOCO(Tf Lite Optimizing Converter)工具可以直接将训练好的FrozenGraph转化为真正的定点模型 PyTorch Quantization Tool QNNPack 支持PerTensor和PerChannel的量化,采用带zeropoint的rounding Quantize Aware Training attorch.nn.qat torch.nn.intrinsic.qat ...
Convolutional feed-forward network(ConvFNN):应用ConvFFN来实现更灵活和复杂的信息更新。与传统的的FFN不同,ConvFFN能够实现体素间的信息交换。具体而言,首先将{H}_r转换成Sparse tensor,然后经过两次depth-wise convolutions(DwConv)得到最终输出。 \hat{H}_{r}=\operatorname{DwConv}\left(\sigma\left(\operat...
总体思路跟spatial-wise attention类似,是在全局channel维度上进行的一个attention融合操作,例如,分别计算出channel之间的相似度,再用softmax计算出channel之间的影响因子,最后用影响因子对channel进行融合。最终可以得到类似的feature: \tilde{\mathbf{F}} \in \mathbb{R}^{C_{d} \times N_{d}} 4.3 prediction...