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Rotation-Adaptive Point Cloud Domain Generalization Based on Complex Direction Learning
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内容提要
本研究提出了一种旋转自适应的领域泛化框架，旨在解决3D点云分析在不可预测旋转下的脆弱性，从而显著提高分类特征的可泛化性和旋转一致性。
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关键要点
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本研究提出了一种旋转自适应的领域泛化框架。
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该框架旨在解决3D点云分析在不可预测旋转下的脆弱性。
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通过优化复杂方向样本，结合方向一致性损失和边界分离损失，显著提升了分类特征的可泛化性和旋转一致性。
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实验结果表明该方法在3D跨领域基准上具有先进性能。
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