TPAMI 2024 | 一种使用通用多尺度条件编码的通用点云压缩器 — 第二部分：属性

最新推荐文章于 2025-07-31 11:03:30 发布
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分类专栏： 论文解读 IEEE TPAMI 文章标签： 人工智能 深度学习 机器学习 TPAMI IEEE 顶刊论文 论文解读
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论文信息

题目：A Versatile Point Cloud Compressor Using Universal Multiscale Conditional Coding — Part II: Attribute
一种使用通用多尺度条件编码的通用点云压缩器 — 第二部分：属性
作者：Jianqiang Wang, Ruixiang Xue, Jiaxin Li, Dandan Ding, Yi Lin, 和 Zhan Ma

论文创新点

  1. 提出通用多尺度条件编码框架，统一处理几何和属性压缩，支持有损和无损模式。
  2. 通过多阶段条件编码和几何感知处理，显著提升压缩效率。
  3. 使用单一神经模型实现可变比特率编码，降低复杂性并提升实际应用潜力。

摘要

作者提出了一种通用多尺度条件编码框架，称为Unicorn，用于编码任意给定点云的几何和属性。本文的第二部分讨论了属性压缩，而第一部分讨论了几何压缩。作者首先构建了每个体素化点云属性帧的多尺度稀疏张量。由于属性组

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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达点击加入论文投稿、写作、阅读分享交流群Monocular BEV Perception of Road Scenes via Front-to-Top View Projection题目：通过前视至顶视图投影的单目道路场景BEV感知作者：Wenxi Liu; Qi Li; Weixiang Yang; Jiaxin Cai; Y...
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【AI造梦】《凡人修仙传》银月桌宠开发指南（二）：银月语音对话技术选型
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TPAMI 2024多目标跟踪论文
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截至当前时间，尚未有2024年的TPAMI期刊发布，因此无法提供具体的论文列表。然而，可以基于已有的研究趋势和技术背景预测可能的研究方向和主题。 多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）是一个活跃的研究领域，涉及计算机视觉、机器学习等多个学科。近年来，MOT的研究主要集中在以下几个方面： 1. **联合特征学习与亲和力建模** 联合学习框架被广泛应用于提升多目标跟踪性能。例如，在FAMNet中提出了通过联合学习特征表示、亲和关系以及多维分配来实现在线多目标跟踪[^1]。这种思路可能会进一步发展，尤其是在引入更复杂的网络结构或优化算法的情况下。 2. **多任务学习方法** 多任务学习能够有效提高模型的泛化能力和效率。 Zhang等人提出的多任务相关粒子滤波器展示了如何利用共享特征空间中的多个子任务协同工作以改善跟踪效果[^2]。未来的工作可能会探索更多样化的任务组合方式及其对整体系统的影响。 3. **实时性和鲁棒性的平衡** 实现高精度的同时保持低延迟是实际应用中的重要挑战之一。预计未来的TPAMI文章会继续关注这一问题，并尝试提出新的解决方案，比如轻量化神经网络设计或者高效的后处理策略。 对于寻找具体某一年度特定会议/期刊上的最新研究成果而言，通常可以通过访问官方数据库如IEEE Xplore Digital Library 或者 Google Scholar 进行检索；也可以订阅这些平台的通知服务以便及时获取更新信息。 以下是Python脚本示例用于自动化查询过程的一部分逻辑展示： ```python import requests def search_papers(year, journal="TPAMI", keyword="multi-object tracking"): base_url = f"https://api.example.com/{journal}/{year}" params = {"q": keyword} response = requests.get(base_url, params=params) if response.status_code == 200: data = response.json() return [(item['title'], item['authors']) for item in data['papers']] else: raise Exception(f"Failed to retrieve papers with status code {response.status_code}") # Example usage try: results = search_papers(2024) for title, authors in results[:5]: print(f"{title} by {', '.join(authors)}") except Exception as e: print(e) ```
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