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「论文阅读」Rethinking Network Design and Local Geometry in Point Cloud：A Simple Residual MLP Framework

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目录 ABSTRACT 方法 FRAMEWORK OF POINTMLP GEOMETRIC AFFINE MODULE ABSTRACT 在本文中，作者提出了一个新的视角来看待这个任务。注意到，详细的局部几何信息可能不是点云分析的关键——引入了一个纯粹的残差MLP network，称为PointMLP，它没有集成“复杂的”局部几何提…
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【点云处理之论文狂读前沿版1】——Rethinking Network Design and Local Geometry in Point Cloud: A Simple Residual MLP

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重新审视点云处理中的网络设计和局部几何结构——一个简单的残差MLP框架 1.摘要2.引言2.相关工作3.方法3.1 Revisiting point-based methods3.2 PointMLP的框架结构3.3 Geometric Affine Module3.4 计算复杂度和Elite版 4.实验4.1 Shape classification on ModelNet4.2 Shape c…
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【论文阅读】PointMLP:RETHINKING NETWORK DESIGN AND LOCAL GEOMETRY IN POINT CLOUD

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PointMLP ICLR 2022 论文：https://arxiv.org/abs/2202.07123 代码：https://github.com/ma-xu/pointMLP-pytorch 在家看不下去论文，记录一下 1.概述 解决的问题：几何特征提取模块会造成较大的计算量以及性能饱和(信息丢失) 提出的方法：PointMLP，有残差连接的纯MLP网络…
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上一篇文章介绍了关于OPENCV椭圆拟合的方法 (Python opencv 椭圆拟合)。 在实际工程中，有些场景是需要精确的正圆测量和拟合，使用通用椭圆拟合方式容易引入较大的误差。这一篇文章将介绍关于正圆拟合的方法以及与椭圆拟合算法的对比。 实验数据 我们用sklearn里面的数据集来…
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系列文章目录 文章目录 系列文章目录一、主要贡献二、网络结构三、对抗损失四、感知损失五、实验 论文原文：https://arxiv.org/abs/1809.00219 一、主要贡献 这篇文章，作者主要从三个方面对SRGAN进行改进：网络结构、对抗损失、感知损失。 网…
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基于残差的图像超分辨重建 论文地址：Image super-resolution reconstruction method based on residual mechanism 作者为了解决特征提取不充分，细节丢失问题，提出了轻量级多层特征融合网络。作者模型中最重要的是基于SENet的双残差块。 这一部分详细
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【ICLR 2022】PointMLP：Rethinking Network Design and Local Geometry in Point Cloud： A Simple Residual M

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