Bendi新闻
>
西浦、利物浦大学提出:点云数据增强首个全面综述
西浦、利物浦大学提出:点云数据增强首个全面综述
6月前
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:[email protected];[email protected]
这是第一篇全面调查点云数据增强方法的综述,涵盖了点云数据增强的最新进展。根据增强操作的特质,我们提出了一个点云数据增强方法的分类体系。 本研究总结了各种点云数据增强方法,讨论了它们在典型的点云处理任务(如检测、分割和分类)中的应用,并为未来的潜在研究提供了建议。
研究人员没有充分研究进行点云数据增强的对抗性变形、上采样、补全和生成。鉴于GAN和扩散模型的进步,这些模型可用于生成现实和多样化的点云实例。未来的研究应该在特定点云处理任务的基准数据集上评估这些方法,以评估它们作为增强技术的有效性。 目前,很少有研究针对不同的点云处理任务,使用一致的基线网络和数据集来评估点云数据增强方法的性能。这样的评估将增强我们对不同增强方法性能的理解。因此,未来的研究工作可能侧重于建立新的方法、指标和/或数据集,以评估点云数据增强方法的有效性及其对深度学习模型性能的影响。 当应用于大规模点云数据集时,某些特定增强方法可能会导致计算成本高昂。未来的工作可以集中在开发有效的算法,在计算成本和增强效率之间进行权衡。此外,一些特定点云增强方法相对复杂,难以复现。建议开发即插即用方法,促进其广泛采用。 对于点云数据增强,缺乏普遍接受的基本增强操作组合。因此,未来的工作需要建立一个标准协议,在不牺牲增强效率的情况下,为不同的应用领域、任务和/或数据集选择增强操作。 通过增强生成的多个点云变体会影响一致性学习的有效性。目前,据我们所知,一致性学习中只使用了基本的增强方法。探索特定点云增强方法,如对抗变形和生成增强,为提高一致性学习的有效性提供了一种有趣的方法,被认为是一个有价值的未来研究方向。 目前,将基础点云增强方法与特定点云增强方法相结合的研究有限。这样的组合有可能进一步增加数据增强的多功能性,值得未来的研究。 增强需要真实地模拟点云数据的变化,如物体大小、位置、方向、外观和环境的变化,以确保模拟数据与现实世界的情况保持一致,并保持语义正确。未来的研究可以着眼于标准化各种增强范围,以适应特定的应用场景。 某些应用,如目标检测,可能涉及场景中的动态物体。在动态环境中捕获的点云可能需要考虑物体时间变化的特定增强策略。例如,可以设计运动物体的特定轨迹,这可以通过一组组合增强操作来实现,例如平移,旋转和丢弃。 ViT在简单组合基本操作的情况下,在分割和分类任务上也取得了较强的性能。当与最先进的ViT作为骨干网络集成时,探索增强方法的性能将是有意义的。
© THE END
转载请联系本公众号获得授权
投稿或寻求报道:[email protected]
微信扫码关注该文公众号作者
来源:机器之心
相关新闻
牛津大学等提出:时间序列和时空数据的扩散模型最新综述首篇《人类视频生成》全面综述:挑战、方法和见解综述170篇「自监督学习」推荐算法,港大发布SSL4Rec:代码、资料库全面开源!万字综述大模型高效推理:无问芯穹与清华、上交最新联合研究全面解析大模型推理优化今日arXiv最热大模型论文:北京大学最新综述:视觉大模型中的漏洞与攻防对抗大型视觉语言模型攻击综述:资源、进展与未来趋势今日arXiv最热大模型论文:大模型都能怎么用?中南大学最新综述:大模型时代的自然语言处理大模型如何用于游戏?游戏玩家代理与大模型综述:方法、应用与挑战陶大程团队联合港大等发布最新综述:374篇文献全面解析大模型知识蒸馏通用多模态人工智能:架构、挑战和机遇综述Cell重磅综述:“第一热门研究靶点”p53发现45周年,一个复杂却发人深省的故事清华、小米、华为、 vivo、理想等多机构联合综述,首提个人LLM智能体、划分5级智能水平北大发表 AI Alignment综述:确保AI与人类价值观一致的四个关键设计原则如何加速大模型推理?万字综述全面解析大语言模型高效推理技术250+篇文献!最新综述全面解析科学领域大模型及其在科学发现中的应用突破性AGI综述:UIUC 120页长文揭示离AGI仅一步之遥?Sora是世界模拟器吗?全球首篇综述全面解析通用世界模型陈国强团队最新综述:极端微生物有望成为「下一代」细胞工厂,可用于生产多种高值化合物今日arXiv最热NLP大模型论文:CMU最新综述:工具使用,大模型的神兵利器清华大学团队NSR综述:混合神经网络(ANN+SNN→HNN)推动类脑计算大模型如何用因果性?最新《大型语言模型与因果推断在协作中的应用》全面综述南大发布最新综述!全面解析如何使用预训练模型进行持续学习金融行业 | 商业银行替代数据应用综述——为银行找数据系列(一)神了!浙大一院某研究团队发10.6分JCR一区综述!盘点完写作流程后,我发现……