174-B2.2｜3D点云表示学习；语音驱动的3D情感说话脸｜Thu

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: 3D Representation Learning｜Point Cloud Positional Prompt Tuning for Efficient 3D Representation Learning 2024-08-21｜XJTU, UIUC｜ 🟡 http://arxiv.org/abs/2408.11567v1 https://github.com/zsc000722/PPT 概述 本文提出了一种名为“位置提示调优”（Positional Prompt Tuning，PPT）的方法， 旨在提高3D点云表示学习的效率和效果 。随着RGBD相机和激光雷达等扫描设备的普及，3D点云数据应用广泛，并取得了显著进展。然而， 现有的点云处理方法多采用固定的位置信息编码，尚未充分利用位置编码在Transformer架构中的潜力 。PPT方法通过动态调整与位置相关的提示，旨在增强模型对局部和全局特征的理解。据实验结果表明，采用PPT技术的数据集上获得了优于现有最先进技术的性能，显示出其在参数效率和表现方面的优势。 方法 在 ………………………………