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极市直播回放第129期丨CVPR2024 Highlight:无参数无训练的网络也能进行3D表征学习吗?

极市直播回放第129期丨CVPR2024 Highlight:无参数无训练的网络也能进行3D表征学习吗? 极市平台
2024-04-23
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本次分享我们邀请到了香港城市大学在读博士朱向阳,为大家详细介绍他们中稿CVPR2024的工作:

No Time to Train: Empowering Non-Parametric Networks for Few-shot 3D Scene Segmentation(CVPR2024 Highlight)

论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.04050

GitHub:https://github.com/yangyangyang127/Seg-NN

当前已经有非常多的点云编码模型,从早期的PointNet到基于图的DGCNN到基于Transformer的模型等等,这些模型通常需要训练或者微调的方式来用到下游任务。相比于这些模型,我们首次发现了不含参数、无需训练的3D点云编码器,在提取点云特征方面有其独到之处,并且提出了Point-NN和Seg-NN,它们不需要训练或者微调所以非常节省资源。我们的模型在3D点云分类、3D小样本场景分割任务上取得了优越的性能。
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极市直播预告|CVPR2024 Highlight:无参数无训练的网络也能进行3D表征学习吗?


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