点座標から効率的に高次元の特徴を抽出するための点間接続を発見することは、点群を処理する上での重要な課題です。ほとんどの既存の方法は、グローバル接続を無視しながら効率的なローカル特徴抽出器を設計すること

arxiv_reader のブックマーク 2023/04/28 11:34

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4735726228713249797/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.14124v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.14124v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2304.14124v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">点群の分類とセグメンテーションに Transformer の誘導性バイアスを利用する</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/pooling">pooling</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bias">bias</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/classification">classification</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/transformer">transformer</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">点座標から効率的に高次元の特徴を抽出するための点間接続を発見することは、点群を処理する上での重要な課題です。ほとんどの既存の方法は、グローバル接続を無視しながら効率的なローカル特徴抽出器を設計すること</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230428#bookmark-4735726228713249797"><span class="datetime-body">2023/04/28 11:34</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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