第二个结局方案,将点集视为一个序列信号,希望通过使用随机排列的序列来训练RNNRNN,使RNNRNN对输入顺序保持不变。但是RNN对小长度序列的输入排序具有较好的鲁棒性,但很难扩展到数千个输入元素,而这是点集的常见大小,在后面可以看到fig.5fig.5中LSTMLSTM的效果挺不错的,我感觉用Transformer替代一下,可以得到更快的...
受到Transformer[30]的启发,PATs[31]结合滤波器分组[32]技术和通道洗牌技术[33]提出了Group Shuffle Attention模块来捕获点间的关联依赖性,并基于gumbel softmax技术[34]提出了可微分的下采样层。Mo-Net[35]的网络架构与PointNet相似,但该方法将输入修改为以三维坐标构建的多项式函数,由此增强了特征的几何表达力。Poi...
PointNet++ 是点云理解领域最有影响力的神经网络模型之一。虽然PointNet++ 在性能上已被一些最新的方法如PointMLP和Point Transformer超越,但是我们发现这些方法的性能提升很大程度上源自于更好的训练策略(数据增强和优化方法),以及更大的模型而不是模型架构的创新。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2206.04670 代码链...
在S3DIS语义分类数据集上, PointNeXt达到了74.3% mIOU(6-fold),超过SOTA模型Point Transformer (73.5% mIoU). 代码和模型已经开源:https://github.com/guochengqian/pointnext 简介 3D点云领域的大多数工作专注于开发精巧的模块来提取点云的局部细节,例如 KPConv [3] 中的伪网格卷积以及 Point Transformer [4] ...
PointNet++ 是点云理解领域最有影响力的神经网络模型之一。虽然PointNet++ 在性能上已被一些最新的方法如PointMLP和Point Transformer超越,但是我们发现这些方法的性能提升很大程度上源自于更好的训练策略(数据增强和优化方法),以及更大的模型而不是模型架构的创新。