Un método de aprendizaje contrastivo para la representación visual de nubes de puntos 3D
Autores: Zhu, Feng; Zhao, Jieyu; Cai, Zhengyi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un método de aprendizaje contrastivo para la representación visual de nubes de puntos 3D
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Propone un método discriminativo de aprendizaje contrastivo para representación visual de nube de puntos con red de cápsulas.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
En la actualidad, el aprendizaje de representaciones visuales no supervisado del modelo de nube de puntos se basa principalmente en métodos generativos, pero los métodos generativos prestan demasiada atención a los detalles de cada punto, ignorando así el aprendizaje de información semántica. Por lo tanto, este documento propone un método discriminativo para el aprendizaje contrastivo de representaciones visuales de nubes de puntos tridimensionales, que puede aprender efectivamente la representación visual de modelos de nube de puntos.
Descripción
En la actualidad, el aprendizaje de representaciones visuales no supervisado del modelo de nube de puntos se basa principalmente en métodos generativos, pero los métodos generativos prestan demasiada atención a los detalles de cada punto, ignorando así el aprendizaje de información semántica. Por lo tanto, este documento propone un método discriminativo para el aprendizaje contrastivo de representaciones visuales de nubes de puntos tridimensionales, que puede aprender efectivamente la representación visual de modelos de nube de puntos.