文件名称：PointDAN:NeurIPS19论文代码“ PointDAN
文件大小：4.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 22:16:53
Python
3D转移学习-PointDAN 此存储库包含我们NeurIPS 2019论文的源代码和数据集： 2019年神经信息处理系统会议（NeurIPS 2019） ， ， 介绍 域适应（DA）方法在广泛的机器学习和计算机视觉任务（即分类，检测和分段）中取得了显着改善。 但是，据我们所知，尚无直接在3D点云数据上实现域自适应的方法。 点云数据的独特挑战在于其丰富的空间几何信息，而整个对象的语义是通过包含区域几何结构来实现的。 具体来说，大多数通用DA方法都难以进行全局特征对齐，而忽略局部几何信息，因此不适合3D域对齐。 在本文中，我们为点云数据（PointDAN）提出了一种新颖的3D域自适应网络。 PointDAN共同在多层次上统一了全局和局部功能。 对于局部对齐，我们提出了具有调整后的接收场的自适应（SA）节点模块，以对用于对齐域的区分性局部结构进行建模。 为了表示分层缩放的特征，进一步引入
【文件预览】：
PointDAN-master
----model_utils.py(4KB)
----Figs()
--------PointDA-10.pdf(4.05MB)
--------PointDA-10.png(650KB)
--------PointDAN.png(242KB)
----train.py(10KB)
----data_utils.py(4KB)
----main.sh(583B)
----dataloader.py(6KB)
----visualize_sample.py(2KB)
----data_extraction()
--------ScanNet()
----train_source.py(10KB)
----point_utils.py(7KB)
----README.md(5KB)
----Model.py(4KB)
----mmd.py(6KB)
----model_pointnet.py(2KB)