ECAI 2024 | 可适应点云模型：通过适应二维视觉模型进行三维点云分析

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该工作提出了 一种微调2D预训练模型策略 ，旨在优化2D预训练模型以适应3D点云分析任务。该方法 通过少量参数微调，可大幅度提升模型在处理3D点云数据时的性能 ，所提出的微调方法能够有效地从点云数据中提取高质量的表征，这些表征随后可被用于执行多种下游点云处理任务。应用范围包括但不限于3D物体分类、部件分割、室内场景的语义分割以及室内实例分割等。该方法的设计有效利用了2D模型的预训练优势，克服了传统方法在3D点云分析中所需的大量参数调整，为3D点云处理领域提供了效率与性能的双重提升。 论文链接： Adapt PointFormer: 3D Point Cloud Analysis via Adapting 2D Visual Transformers  论文链接： https://arxiv.org/abs/2407.13200 项目主页： https://vcc.tech/research/2024/PointFormer 一、引言 本文提出了一种新的方法——Adapt PointFormer (APF)，旨在通过适应二维视 ………………………………