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【论文精读(二十六)】PointSSM:拒绝切块!Mamba 携手卷积攻克大场景点云分割,DSamba 下采样新范式(JAG 2025)

PointSSM: 解决Mamba在大规模点云分割中的三大困境 本文提出PointSSM模型,针对Mamba在大规模LiDAR点云语义分割中的三个关键问题:长距离信息传递不足、单向扫描的视野局限性和单一序列化带来的偏差。通过融合卷积与Mamba的优势,设计了三个创新模块:(1) 采用多Hilbert曲线变体消除序列化偏差;(2) 引入双向SSM和稀疏卷积解决信息传递问题;(3) 提出DSamba模

#网络#深度学习#3d +1
【论文精读(四)】PointNeXt:PointNet++ 的文艺复兴,这才是 SOTA 该有的样子 (NeurIPS 2022)

PointNeXt 是一篇典型的**“Revisiting(重访)”**类论文。1. 拒绝盲目创新 (Stop Reinventing the Wheel)有时候,经典的 Baseline(如 PointNet++)并没有过时,只是我们没有给它配备现代化的“武器”(训练策略)。2. 架构设计通式 (Unified Architecture)PointNeXt 证明了这个组合,不仅在 CV (Con

#人工智能#深度学习#pytorch +2
【论文精读(十二)】KPConvX:当经典卷积装上“几何倍镜”,老将重回 SOTA 巅峰 (CVPR 2024)

KPConvX:经典卷积的几何复兴(CVPR 2024) 本文介绍了一种革新性的点云处理方法KPConvX,它通过三步现代化改造让传统3D卷积重获新生:(1)采用深度可分离卷积(KPConvD)实现"瘦身",参数减少80%;(2)引入基于几何的动态核注意力机制,实现"几何眼观六路";(3)适配现代架构如倒瓶颈结构。实验证明,KPConvX在ScanNetv2

#人工智能#神经网络#3d +2
跟李沐学AI——动手学深度学习 PyTorch版——学习笔记pycharm版本(第一天——00-03)2023.2.26

跟李沐学AI——动手学深度学习 PyTorch版——学习笔记pycharm版本前言+第一天

#深度学习#pytorch#人工智能
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