文件名称：BiPointNet:该项目是我们接受的ICLR 2021论文BiPointNet的正式实施
文件大小：51KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 00:23:00
3d-point-clouds model-compression binary-neural-networks Python
BiPointNet：点云的二进制神经网络 通过创建， ，逸夫丁，赵海隅，帅毅，和从北京航空航天大学，SenseTime，和加州大学圣地亚哥分校。 介绍 该项目是我们接受的ICLR 2021论文BiPointNet：点云的二进制神经网络[ ]的正式实施。 为了减轻在边缘设备上运行的实时点云应用程序的资源限制，在本文中，我们介绍了BiPointNet ，这是第一种用于在点云上进行有效深度学习的模型二值化方法。 我们首先发现，点云二值化模型的巨大性能下降主要源于两个挑战：聚合引起的特征同质化，导致信息熵的降低；以及比例尺畸变，阻碍了优化并使比例敏感结构失效。 通过理论上的论证和深入的分析，我们的BiPointNet引入了熵最大化聚合（EMA）以在聚合之前对分布进行调制，以实现最大的信息熵，并引入分层规模恢复（LSR）以有效地恢复要素表示能力。 大量的实验表明，BiPointNet可以说服边缘
【文件预览】：
BiPointNet-main
----models()
--------pointnet2.py(7KB)
--------pointnet.py(33KB)
--------_registry.py(126B)
--------__init__.py(125B)
--------pointcnn.py(8KB)
--------basic.py(13KB)
--------dgcnn.py(3KB)
----LICENSE(1KB)
----configs()
--------part_seg()
--------sem_seg()
--------cls()
----README.md(3KB)
----utils()
--------utils.py(5KB)
--------__init__.py(514B)
----scripts()
--------main.py(9KB)
--------train()
--------test()
----datasets()
--------datalistloader.py(906B)
--------s3dis.py(6KB)
--------modelnet2.py(1000B)
--------_registry.py(249B)
--------shapenet.py(10KB)
--------__init__.py(232B)
--------modelnet.py(548B)