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

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

企业开发 2023-12-17 00:31:19 阅读次数: 0

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

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++

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++的改进

PointNet/Pointnet++训练及测试

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 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

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 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 | 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++改进策略：模块改进 | EdgeConv | DGCNN，动态图卷积在3d任务上应用

PointNet++改进策略：模块改进 | SPVConv，体素和点云特征融合提升小目标检测能力

PointNet++改进策略：模块改进 | OA-CNNs | ，全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本

基于pointNet++模型的个性化数据集训练测试及可视化[附源码]

Pointnet/Pointnet++点云数据集处理并训练

pointnet和pointnet++

pointnet与pointnet++

Pointnet/Pointnet++学习

PointNet++改进策略：模块改进 | Residual MLP | PointMLP，简化原本复杂的局部几何特征提取器，减少计算同时提高效率

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

PointNet++训练自己的数据集（附源码）

Pointnet系列（二）Pointnet++

PointNet++改进策略：模块改进 | 双边增强模块 | 自适应融合模块 | ，将多分辨率特征在点级别自适应地融合，确保模型能够充分利用不同分辨率下的特征信息

pointnet++运行

pointnet++的运行

pointnet++的pytorch实现

pointnet++怎么跑

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