point cloud

【论文精读（二十二）】PointMeta：点云江湖的“兵器谱”，用元架构终结算子内卷（CVPR 2023）博主导读：在点云深度学习的江湖里，各路门派为了争夺 SOTA 盟主之位，练就了各种花哨的武功。从 PointNet++ 的“球查询”，到 DGCNN 的“动态图”，再到 Point Transformer 的“自注意力”，网络结构越来越复杂，公式越来越长。但这就带来了一个大麻烦：大家的招式都太独特了，根本没法公平比武。当一个新的 SOTA 出现时，我们不知道它变强是因为它的“内功心法”（算子设计）真的好，还是因为它偷偷吃了“大力丸”（训练技巧、数据增强）。 PointMeta 站出来做了

【论文精读（十八）】SPoTr：拒绝盲目采样，自定位探针(Self-Positioning)如何“以点带面”？（CVPR 2023）博主导读：在点云 Transformer 的江湖里，各大门派（PointNet++, PTv1, PTv2）似乎都遵守着一个不成文的规定：“远亲不如近邻”。为了节省算力，大家纷纷画地为牢，只在 k-NN 或球查询 (Ball Query) 划定的局部圈子里折腾。但这种“几何邻域”真的靠谱吗？一只细长的椅子腿，它的几何邻居可能是地板，但它真正的“语义亲戚”其实是远在另一头的椅子背。单纯的局部注意力，注定是“只见树木，不见森林”。 SPoTr (Self-Positioning Transf

我是有底线的