Tag · 3 篇
点云表征学习
分布 3D 视觉与重建1数据集与评测1高效模型与推理加速1
01 02 03
RI-Mamba：面向鲁棒文本到形状检索的旋转不变 Mamba
RI-Mamba: Rotation-Invariant Mamba for Robust Text-to-Shape Retrieval
把旋转不变性直接做进 Mamba 状态空间模型的词元序列构造里（全局/局部参考系解耦位姿与几何 + Hilbert 排序），并用特征级线性调制回注朝向嵌入，这套线性时间、对任意朝向鲁棒的 3D 表征可直接迁移到点云分类、分割、配准等下游任务。
从真实世界失真中学习三维形状保真度指标
Learning 3D Shape Fidelity Metric from Real-world Distortions
提出基于局部连接注意力和LoRA式预训练的点云骨干网络，用于评估三维网格的感知保真度，可作为三维生成/重建任务的评价指标，替代Chamfer Distance等几何匹配指标。
Foundry：为边缘设备蒸馏 3D 基础模型
Foundry: Distilling 3D Foundation Models for the Edge
把大型自监督 3D 基础模型蒸馏成紧凑的 SuperTokens 代理模型，学生重建教师 token 级表征，可直接用于点云分类、部件分割等下游任务的轻量化部署，为边缘端 3D 感知提供可复用的压缩范式。