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標準変換 (ST) モデルは、自然言語処理とコンピューター ビジョンで目覚ましい成功を収めていますが、3D 点群でのパフォーマンスは比較的貧弱です。これは主に、トランスフォーマーの制限によるものです。
arxiv_reader のブックマーク 2022/11/24 12:06
画像の事前トレーニングによる 3D 点群の理解のための標準変圧器モデルの改善[3D][transformer][classification][arXiv][arXiv reaDer][point cloud][computer vision][embedding][semantic segmentation][benchmark]標準変換 (ST) モデルは、自然言語処理とコンピューター ビジョンで目覚ましい成功を収めていますが、3D 点群でのパフォーマンスは比較的貧弱です。これは主に、トランスフォーマーの制限によるものです。2022/11/24 12:06
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2022/08/26
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標準変換 (ST) モデルは、自然言語処理とコンピューター ビジョンで目覚ましい成功を収めていますが、3D 点群でのパフォーマンスは比較的貧弱です。これは主に、トランスフォーマーの制限によるものです。
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画像の事前トレーニングによる 3D 点群の理解のための標準変圧器モデルの改善
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