3D point clouds/Classification4 [논문리뷰] PointGPT: Auto-regressively Generative Pre-training from Point Clouds 이 논문은 point clouds classification의 SOTA논문인데 GPT 구조에 영감을 받아 만들어진 것이다. point generation을 하도록 모델을 pre-training하고 이것을 downstream에 적용하니 성능이 좋았다는 논문이다. arXiv' 23 https://arxiv.org/abs/2305.11487 PointGPT: Auto-regressively Generative Pre-training from Point Clouds Large language models (LLMs) based on the generative pre-training transformer (GPT) have demonstrated remarkable effectiveness across a div.. 2023. 9. 5. PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space 이 논문은 PointNet의 후속 논문이다.기존 Pointnet을 활용하여 local structure capture능력을 더 끌어올렸다. NeurIPS'17https://arxiv.org/abs/1706.02413 PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric SpaceFew prior works study deep learning on point sets. PointNet by Qi et al. is a pioneer in this direction. However, by design PointNet does not capture local structures induced by the metric space poin.. 2023. 6. 26. PointNet pytorch 리뷰 많은 논문이 그렇겠지만 PointNet도코드를 봐야 근본적인 이해가 가능하다. 해당 github 페이지에서 코드를 참조하였다.https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch GitHub - yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch: PointNet and PointNet++ implemented by pytorch (pure python) and on ModelNet, ShapeNPointNet and PointNet++ implemented by pytorch (pure python) and on ModelNet, ShapeNet and S3DIS. - GitHub - yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch: Poi.. 2023. 6. 23. PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 리뷰 이미지는 격자 형태로 각 픽셀(데이터)가 구조화돼있는 반면point cloud는 이미지를 flat한것 처럼 구성되어 있다.따라서 point cloud를 다루기 위해서는 voxel 형태로 구조화 할 수도 있는데,해당 논문은 point cloud를 그대로 구조화 없이 처리하는 방법을 소개한다.해당 블로그는 다음 블로그의 코드리뷰와 함께 살펴봐야논문 이해에 용이하다. CVPR'17https://arxiv.org/abs/1612.00593 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and SegmentationPoint cloud is an important type of geometric data structure. Due to its irre.. 2023. 6. 20. 이전 1 다음
