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原创 PointNeXt: Revisiting PointNet++ with Improved Training and Scaling Strategies
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] 中的自注意力层。这些新提出的方法在各种任务中都远优于经典的点云理解网络PointNet++,给人的错觉是 PointNet++ 网络过于简单,无法学习复杂的点云表示。在这项工作中,我们发现影响PointNet++ 性能的原因不在于其网络模块,而在于其陈旧的训练以及模型缩放策略。
2024-01-31 20:08:01
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空空如也
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