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？

 

重点标签 tag1、CVPR2024、3D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-NN和Seg-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。

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– 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#!/)
– 腾讯视频：[点击访问](http://v.qq.com/vplus/8be9a676d97c74ede37163dd964d600c)

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原文作者: 极市平台