PointNeXt：通过改进的模型训练和缩放策略审视PointNet++ - 代码天地

PointNeXt：通过改进的模型训练和缩放策略审视PointNet++

企业开发 2022-07-04 15:09:27 阅读次数: 0

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重振PointNet++雄风！PointNeXt：通过改进的模型训练和缩放策略重新审视PointNet++...

PointNeXt：通过改进的模型训练和缩放策略审视PointNet++

PointNeXt: 通过改进的训练以及模型缩放策略重新探究PointNet++

PointNet++改进策略：模块改进 | PointNetXt ，利用训练测量大幅提升PointNet模型性能

PointNet++改进策略目录

PointNet++改进策略：模块改进 | SWA| PVT，融入Transformer的点云与体素的模块同时提升模型精度和效率

Pointnet++的改进

pointnet和pointnet++

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PointNet++改进策略：模块改进 | LFA | RandLA-Net，通过随机采样与局部特征聚合提升大规模3D点云处理效率

PointNet++改进策略：模块改进 | Transformer| Point Transformerv2，使用Transformer架构引入到3D点云任务中提升模型精度

PointNet++改进策略：模块改进 | Transformer| Point Transformer，使用Transformer架构引入到3D点云任务中提升模型精度

PointNet++改进策略：模块改进 | Transformer | Point Transformerv3，使用Transformer架构引入到3D点云任务中提升模型精度

PointNet++改进策略：模块改进 | PointCAT，使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

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从零搭建运行Pytorch版pointNet++模型全流程及个性化数据集训练测试可视化

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Pointnet系列（二）Pointnet++

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