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?

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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?
 

重点标签 tag1CVPR20243D点云编码无参数朱向阳

文章摘要


摘要:

本次分享邀请了香港城市大学在读博士朱向阳,他详细介绍了他们中稿CVPR2024的工作:“No Time to Train: Empowering Non-Parametric Networks for Few-shot 3D Scene Segmentation”。该论文首次发现了不含参数、无需训练的3D点云编码器,并提出了Point-NNSeg-NN模型,这些模型在3D点云分类、3D小样本场景分割任务上取得了优越的性能。

论文地址:[点击访问](https://arxiv.org/abs/2404.04050)
GitHub:[点击访问](https://github.com/yangyangyang127/Seg-NN)

朱向阳提到,尽管当前已有多种点云编码模型,如PointNet、DGCNN、基于Transformer的模型等,但这些模型通常需要训练或微调才能应用于下游任务。相比之下,他们提出的模型无需训练或微调,因此非常节省资源。

此外,极市平台专注于分享计算机视觉前沿资讯和技术干货,已成功举办129期线上分享。感兴趣的读者可以通过以下链接获取更多信息:

极市直播预告:[点击访问](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&action=getalbum&album_id=1425604183083892737#wechat_redirect)
往期视频在线观看
– B站:[点击访问](http://space.bilibili.com/85300886#!/)
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