检索结果-南通市图书馆

Computational Visual Media 2021年第2期7卷 187-199页

作者： Meng-Hao Guo Jun-Xiong Cai Zheng-Ning Liu Tai-Jiang Mu Ralph R.Martin Shi-Min Hu BNRist Department of Computer Science and TechnologyTsinghua UniversityBeiing 100084China Cardiff University Cardiff CF243

The irregular domain and lack of ordering make it challenging to design deep neural networks for point cloud *** paper presents a novel framework named Point Cloud Transformer(PCT)for point cloud *** is based on Transformer,which achieves huge success in natural language processing and displays great potential in image *** is inherently permutation invariant for processing a sequence of points,making it well-suited for point cloud *** better capture local context within the point cloud,we enhance input embedding with the support of farthest point sampling and nearest neighbor *** experiments demonstrate that the PCT achieves the state-of-the-art performance on shape classification,part segmentation,semantic segmentation,and normal estimation tasks.

关键词： 3d computer vision deep learning point cloud processing Transformer

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