报道 | 机器之心 作者 | 杜伟、小舟
这是一种为 3D 点云提出的无监督胶囊架构，并且在 3D 点云重构、配准和无监督分类方面优于 SOTA 方法。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2012.04718
项目主页：https://canonical-capsules.github.io/
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编码器 E。我们的架构是基于 [42] 提出一种类似于点网的架构，具有残差连接和注意力上下文归一化；
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解码器 D。公式 (4) 中的解码器基于每个胶囊运行。本研究采用的解码器架构类似于 AtlasNetV2 [13]（带有可训练的网格）。不同之处在于本研究通过相应的胶囊姿态转换每个胶囊的解码点云；
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回归器 K。研究者只需连接描述符，并通过 ReLU 激活函数调用一系列全连接层，以回归 P 胶囊定位。在输出层，研究者使用线性激活函数，并进一步减去输出平均值，以使回归位置在规范化框架中以零为中心（zero-centered）；
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规范化描述符。由于本研究的描述符只是近似旋转不变（通过扩展），研究者发现在规范化之后重新提取胶囊描述符β_k 很有用。
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Deep Closest Points (DCP) [52]：一种基于深度学习的点云配准方法；
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DeepGMR–RRI [56]，一种 SOTA 方法，该方法可以将云分解为具有旋转不变特征的高斯混合；
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DeepGMR–XYZ [56]，其中将原始 XYZ 坐标用作输入，而不使用旋转不变特征；
<section data-brushtype="text" style="padding-right: 0em;padding-left: 0em;white-space: normal;letter-spacing: 0.544px;color: rgb(62, 62, 62);font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;word-spacing: 2px;caret-color: rgb(255, 0, 0);text-align: center;"><strong style="color: rgb(0, 0, 0);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;"><span style="letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;"><strong style="font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;"><span style="letter-spacing: 0.5px;">—</span></strong>完<strong style="font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;"><span style="letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;"><strong style="font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;"><span style="letter-spacing: 0.5px;">—</span></strong></span></strong></span></strong></section><pre><pre><section style="letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;"><section powered-by="xiumi.us"><section style="margin-top: 15px;margin-bottom: 25px;opacity: 0.8;"><section><section style="letter-spacing: 0.544px;"><section powered-by="xiumi.us"><section style="margin-top: 15px;margin-bottom: 25px;opacity: 0.8;"><section><section style="margin-bottom: 15px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;color: rgb(127, 127, 127);font-size: 12px;font-family: sans-serif;line-height: 25.5938px;letter-spacing: 3px;text-align: center;"><span style="color: rgb(0, 0, 0);"><strong><span style="font-size: 16px;font-family: 微软雅黑;caret-color: red;">为您推荐</span></strong></span></section><p style="margin: 5px 16px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;">一个算法工程师的日常是怎样的？</p><p style="margin: 5px 16px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;">彻底搞懂机器学习中的正则化<br /></p><section style="margin-top: 5px;margin-bottom: 5px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;"><span style="font-size: 14px;">13个算法工程师必须掌握的PyTorch Tricks</span></section><section style="margin-top: 5px;margin-bottom: 5px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;"><span style="font-size: 14px;">吴恩达上新：生成对抗网络（GAN）专项课程</span></section><section style="margin-top: 5px;margin-bottom: 5px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;">从SGD到NadaMax，十种优化算法原理及实现</section></section></section></section></section></section></section></section></section>
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