Computational Visual Media· 2021Q1
PCT: Nokta Bulutu Transformatörü
PCT: Point cloud transformer
- 1.800atıf
- Q1SCImago
- 2021yıl
Kısa özet
Doğal dil işlemeden uyarlanan yeni bir Nokta Bulutu Transformatörü (PCT) çerçevesi, şekil sınıflandırma ve segmentasyon dahil olmak üzere nokta bulutu öğrenme görevlerinde son teknoloji performansı elde eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Nokta bulutu öğrenmesi için Nokta Bulutu Transformatörü (PCT) çerçevesini tanıtır.
- PCT, orijinal olarak NLP'de başarılı olan Transformer'ların permütasyon değişmez doğasını kullanır.
- Yerel bağlam için girdi gömmeleri, en uzak nokta örneklemesi ve en yakın komşu araması ile geliştirilmiştir.
- Şekil sınıflandırma, parça segmentasyonu, anlamsal segmentasyon ve normal tahmini üzerinde son teknoloji performans elde eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
The irregular domain and lack of ordering make it challenging to design deep neural networks for point cloud processing. This paper presents a novel framework named Point Cloud Transformer (PCT) for point cloud learning. PCT is based on Transformer, which achieves huge success in natural language processing and displays great potential in image processing. It is inherently permutation invariant for processing a sequence of points, making it well-suited for point cloud learning. To better capture local context within the point cloud, we enhance input embedding with the support of farthest point sampling and nearest neighbor search. Extensive experiments demonstrate that the PCT achieves the state-of-the-art performance on shape classification, part segmentation, semantic segmentation, and normal estimation tasks.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Computational Visual Media, 2021 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Hesaplamalı Mekanik
Computational MechanicsEngineering