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PVSTrans: Patch-view-shape progressive interaction transformer for 3D shape recognition
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AI
DOI：10.1016/j.ipm.2025.104279.png)
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摘要
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3D形状识别因其广泛的应用和日益增长的研究兴趣而取得了显著进展。现有研究探讨了聚合从独立提取的视图特征中获得的3D形状描述符的范式。然而，这种逐步方法未能充分利用不同粒度局部区域与全局形状之间的内在关联。为解决这一差距，我们提出了Patch-View-Shape Progressive Interaction Transformer（PVSTrans），通过逐步的视图-补丁和形状-视图交互增强形状-补丁交互，有效捕捉视图内特征、视图间特征和全局3D形状特征之间的关键依赖关系。此外，通过利用渐进交互过程的副产品，特别是视图和视图内补丁的注意力权重，我们引入了形状引导的补丁选择策略，以动态识别每个视图中显著补丁，这些补丁与多视图特征结合，形成更信息丰富的3D形状描述符用于最终分类。在ModelNet40、ScanObjectNN、FG3D和ShapeNet Core55等多样化数据集上的实验结果证明了PVSTrans在3D形状识别任务中的有效性和泛化能力。此外，涉及不同数量和空间关系的各种视图的全面实验强调了PVSTrans在处理不完整视图和不规则空间配置方面的鲁棒性，展示了其在复杂现实场景中应用的巨大潜力。代码可在https://github.com/Oli-lab-nun/PVSTrans获取。
Keyword:
3D shape recognition
Vision transformer
Progressive interaction
Multi-view fusion
期刊
I
IF:
6.9
论文数:
5.2K
被引数:
1.4W
机构
暂无机构信息
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