3D点群での畳み込みは広く研究されていますが、幾何学的な深層学習では完璧にはほど遠いです。畳み込みの伝統的な知恵は、3Dポイント間で区別できない特徴の対応を特徴づけ、不十分な特徴的な特徴学習の本質的な

arxiv_reader のブックマーク 2023/01/11 12:10

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4730764112961965988/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2206.04665v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2206.04665v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2206.04665v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">AGConv：3D点群での適応グラフ畳み込み</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/denoising">denoising</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22point%20cloud%22">point cloud</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">3D点群での畳み込みは広く研究されていますが、幾何学的な深層学習では完璧にはほど遠いです。畳み込みの伝統的な知恵は、3Dポイント間で区別できない特徴の対応を特徴づけ、不十分な特徴的な特徴学習の本質的な</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230111#bookmark-4730764112961965988"><span class="datetime-body">2023/01/11 12:10</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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