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Point Transformers
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自监督点Transformer实现3D实例分割的涌现
研究人员开发了一种名为TokenGraph3D的新方法，使用自监督点Transformer进行无监督3D实例分割。该方法利用这些Transformer的内部表示，特别是关注注意力查询和键，以分离对象实例，而无需依赖传统的几何先验。该方法发现实例信号集中在特定层，并受到旋转位置编码（RoPE）的显著影响，证明了其在SemanticKITTI、nuScenes和Waymo Perception等数据集上的有效性。
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MedPCFM 利用流匹配和Transformer推进医学点云补全
研究人员开发了MedPCFM，这是一种整合了Point Transformers (PTv3) 和流匹配的新型医学点云补全方法。该方法在SkullFix和Mandibular Defect等数据集上进行了评估，展示了最先进的生成性能。与扩散模型相比，MedPCFM仅需显著更少的采样步骤即可实现此目标，并提供可观的吞吐量提升，在使用PVCNN骨干网络时速度最高可提升7倍。