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通过自监督预训练的方法,使用I2P-MAE从2D预训练模型中获得优秀的3D表示。引入了两种图像到点的学习方案,通过2D引导遮罩策略和多视角2D特征重构可见的点。在ModelNet40上,冻结的I2P-MAE达到了93.4%的线性SVM准确性。在ScanObjectNN上微调后,达到了90.11%的最新技术水平,比第二好的方法高3.68%,展示出优秀的可转移能力。

通过点特征增强掩膜自编码器实现紧凑 3D 表示

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-17T00:00:00Z

通过自监督预训练的方法,使用I2P-MAE从2D预训练模型中获取优秀的3D表示。在ModelNet40上冻结I2P-MAE达到93.4%的线性SVM准确性。在ScanObjectNN上微调后,达到90.11%的最新技术水平,比第二好的方法高3.68%。展示出优秀的可转移能力。

DiffPMAE: 点云重建的扩散遮蔽自编码器

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-06T00:00:00Z
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