通过空间排序和集合混合聚合模块增强点云模型对噪音破坏的鲁棒性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过网络架构设计，我们的方法优化了模型对噪声损坏的鲁棒性，提出了一种噪声鲁棒聚合模块 Set-Mixer，利用令牌混合技术在所有点之间实现通信，提取几何形状信息，并减弱个别噪声点的影响，同时通过排序策略处理无序点云结构，引入一致的相对空间信息。在 ModelNet40-C 上的实验证明，Set-Mixer 显著提高了噪声点云数据的模型性能，凸显了其在 3D 识别和感知任务中改进实际应用的潜力。
通过网络架构设计，我们提出了一种噪声鲁棒聚合模块 Set-Mixer，用于优化模型对噪声损坏的鲁棒性。该模块利用令牌混合技术在所有点之间实现通信，提取几何形状信息，并减弱个别噪声点的影响。同时，通过排序策略处理无序点云结构，引入一致的相对空间信息。实验证明，Set-Mixer 在 3D 识别和感知任务中显著提高了噪声点云数据的模型性能，展示了其在实际应用中改进的潜力。
