PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation-ppt版学习笔记

简介: PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation-ppt版学习笔记

PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

6.png

注:

7.png

8.png注:

9.png

10.png

注:

11.png12.png

注:

13.png14.png

注:

15.png16.pngimage.png


注:

18.png19.png20.pngimage.pngimage.png


注:

23.png24.pngimage.png

注:

26.png27.png

28.png

注:

29.png30.png31.png



目录
相关文章
|
6月前
|
存储 算法 计算机视觉
【博士每天一篇文献-模型】Meta-Learning Based Tasks Similarity Representation for Cross Domain Lifelong Learning
本文提出了一种基于元学习的跨域终身学习框架,通过跨域三元组网络(CDTN)学习任务间的相似性表示,并结合自注意模块与软注意网络(SAN)来增强特征提取和任务权重分配,以提高学习效率并减少对先前知识的遗忘。
55 1
【博士每天一篇文献-模型】Meta-Learning Based Tasks Similarity Representation for Cross Domain Lifelong Learning
|
4月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
论文精度笔记(二):《Deep Learning based Face Liveness Detection in Videos 》
论文提出了基于深度学习的面部欺骗检测技术,使用LRF-ELM和CNN两种模型,在NUAA和CASIA数据库上进行实验,发现LRF-ELM在检测活体面部方面更为准确。
42 1
论文精度笔记(二):《Deep Learning based Face Liveness Detection in Videos 》
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 文件存储
【小样本图像分割-3】HyperSegNAS: Bridging One-Shot Neural Architecture Search with 3D Medical Image Segmentation using HyperNet
本文介绍了一种名为HyperSegNAS的新方法,该方法结合了一次性神经架构搜索(NAS)与3D医学图像分割,旨在解决传统NAS方法在3D医学图像分割中计算成本高、搜索时间长的问题。HyperSegNAS通过引入HyperNet来优化超级网络的训练,能够在保持高性能的同时,快速找到适合不同计算约束条件的最优网络架构。该方法在医疗分割十项全能(MSD)挑战的多个任务中展现了卓越的性能,特别是在胰腺数据集上的表现尤为突出。
43 0
【小样本图像分割-3】HyperSegNAS: Bridging One-Shot Neural Architecture Search with 3D Medical Image Segmentation using HyperNet
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
【文献学习】Analysis of Deep Complex-Valued Convolutional Neural Networks for MRI Reconstruction
本文探讨了使用复数卷积神经网络进行MRI图像重建的方法,强调了复数网络在保留相位信息和减少参数数量方面的优势,并通过实验分析了不同的复数激活函数、网络宽度、深度以及结构对模型性能的影响,得出复数模型在MRI重建任务中相对于实数模型具有更优性能的结论。
57 0
【文献学习】Analysis of Deep Complex-Valued Convolutional Neural Networks for MRI Reconstruction
|
机器学习/深度学习 数据挖掘
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
65 1
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
|
机器学习/深度学习 编解码 数据可视化
Speech Emotion Recognition With Local-Global aware Deep Representation Learning论文解读
语音情感识别(SER)通过从语音信号中推断人的情绪和情感状态,在改善人与机器之间的交互方面发挥着至关重要的作用。尽管最近的工作主要集中于从手工制作的特征中挖掘时空信息,但我们探索如何从动态时间尺度中建模语音情绪的时间模式。
170 0
|
数据可视化 数据挖掘
【论文解读】Dual Contrastive Learning:Text Classification via Label-Aware Data Augmentation
北航出了一篇比较有意思的文章,使用标签感知的数据增强方式,将对比学习放置在有监督的环境中 ,下游任务为多类文本分类,在低资源环境中进行实验取得了不错的效果
506 0
PointNet++:Deep Hierarchical Feature Learning on Points Sets in a Metrci Space 学习笔记
PointNet++:Deep Hierarchical Feature Learning on Points Sets in a Metrci Space 学习笔记
94 0
|
机器学习/深度学习 搜索推荐
【推荐系统论文精读系列】(十四)--Information Fusion-Based Deep Neural Attentive Matrix Factorization Recommendation
推荐系统的出现,有效地缓解了信息过载的问题。而传统的推荐系统,要么忽略用户和物品的丰富属性信息,如用户的人口统计特征、物品的内容特征等,面对稀疏性问题,要么采用全连接网络连接特征信息,忽略不同属性信息之间的交互。本文提出了基于信息融合的深度神经注意矩阵分解(ifdnamf)推荐模型,该模型引入了用户和物品的特征信息,并采用不同信息域之间的交叉积来学习交叉特征。此外,还利用注意机制来区分不同交叉特征对预测结果的重要性。此外,ifdnamf采用深度神经网络来学习用户与项目之间的高阶交互。同时,作者在电影和图书这两个数据集上进行了广泛的实验,并证明了该模型的可行性和有效性。
319 0
【推荐系统论文精读系列】(十四)--Information Fusion-Based Deep Neural Attentive Matrix Factorization Recommendation
|
机器学习/深度学习 搜索推荐
【推荐系统论文精读系列】(十七)--Content-Aware Collaborative Music Recommendation Using Pre-trained Neural Networks
虽然内容是我们音乐收听喜好的基础,但音乐推荐的领先性能是通过基于协作过滤的方法实现的,这种方法利用了用户收听历史中的相似模式,而不是歌曲的音频内容。与此同时,协同过滤有一个众所周知的“冷启动”问题,也就是说,它无法处理没有人听过的新歌。将内容信息整合到协作过滤方法的努力在许多非音乐应用中都取得了成功,比如科学文章推荐。受相关工作的启发,我们将语义标签信息训练成一个神经网络作为内容模型,并将其作为协作过滤模型的先决条件。这样的系统仍然允许用户监听数据“为自己说话”。在百万歌曲数据集上进行了测试,结果表明该系统比协同过滤方法有更好的效果,并且在冷启动情况下具有良好的性能。
268 0
【推荐系统论文精读系列】(十七)--Content-Aware Collaborative Music Recommendation Using Pre-trained Neural Networks