Buchumschlag

Representation Learning for Point Cloud Understanding

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Yan, Siming
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Multi-View Representation is What You Need for Point-Cloud Pre-Training
von: Yan, Siming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Point-In-Context: Understanding Point Cloud via In-Context Learning
von: Liu, Mengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Point2Vec for Self-Supervised Representation Learning on Point Clouds
von: Knaebel, Karim, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Deformation-based In-Context Learning for Point Cloud Understanding
von: Lin, Chengxing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DG-PIC: Domain Generalized Point-In-Context Learning for Point Cloud Understanding
von: Jiang, Jincen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

T-MAE: Temporal Masked Autoencoders for Point Cloud Representation Learning
von: Wei, Weijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On Exploring PDE Modeling for Point Cloud Video Representation Learning
von: Huang, Zhuoxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On-the-fly Point Feature Representation for Point Clouds Analysis
von: Wang, Jiangyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

3D Feature Prediction for Masked-AutoEncoder-Based Point Cloud Pretraining
von: Yan, Siming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Viewpoint Recommendation for Point Cloud Labeling through Interaction Cost Modeling
von: Zhang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Point Cloud Mamba: Point Cloud Learning via State Space Model
von: Zhang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EPContrast: Effective Point-level Contrastive Learning for Large-scale Point Cloud Understanding
von: Pan, Zhiyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Joint Learning for Scattered Point Cloud Understanding with Hierarchical Self-Distillation
von: Zhou, Kaiyue, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Parameter-efficient Prompt Learning for 3D Point Cloud Understanding
von: Sun, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ZigzagPointMamba: Spatial-Semantic Mamba for Point Cloud Understanding
von: Diao, Linshuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Fusing Point Cloud and Visual Representations for Imitation Learning
von: Donat, Atalay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

To Supervise or Not to Supervise: Understanding and Addressing the Key Challenges of Point Cloud Transfer Learning
von: Hadgi, Souhail, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Intrinsic Image Decomposition Using Point Cloud Representation
von: Xing, Xiaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sparkle: A Robust and Versatile Representation for Point Cloud based Human Motion Capture
von: Ren, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Physics-Driven Local-Whole Elastic Deformation Modeling for Point Cloud Representation Learning
von: Chen, Zhongyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Paving the Way for Point Cloud Video Representation Learning Using A PDE Model
von: Huang, Zhuoxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Constraint-Aware Feature Learning for Parametric Point Cloud
von: Cheng, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PMA: Towards Parameter-Efficient Point Cloud Understanding via Point Mamba Adapter
von: Zha, Yaohua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Object Dynamics Modeling with Hierarchical Point Cloud-based Representations
von: Kim, Chanho, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Representation Learning of Point Cloud Upsampling in Global and Local Inputs
von: Zhang, Tongxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CrossVideo: Self-supervised Cross-modal Contrastive Learning for Point Cloud Video Understanding
von: Liu, Yunze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mamba Learns in Context: Structure-Aware Domain Generalization for Multi-Task Point Cloud Understanding
von: Jiang, Jincen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Novel Class Discovery for Point Cloud Segmentation via Joint Learning of Causal Representation and Reasoning
von: Li, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Disentangled Representations for Perceptual Point Cloud Quality Assessment via Mutual Information Minimization
von: Shan, Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

4DPC$^2$hat: Towards Dynamic Point Cloud Understanding with Failure-Aware Bootstrapping
von: Zhang, Xindan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Pix4Point: Image Pretrained Standard Transformers for 3D Point Cloud Understanding
von: Qian, Guocheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Incremental Multiview Point Cloud Registration
von: Cheng, Xiaoya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Point Cloud Quantization through Multimodal Prompting for 3D Understanding
von: Li, Hongxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding Dynamic Scenes in Ego Centric 4D Point Clouds
von: Huang, Junsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploring Semantic Masked Autoencoder for Self-supervised Point Cloud Understanding
von: Zha, Yixin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Unified Framework for Human-centric Point Cloud Video Understanding
von: Xu, Yiteng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Advancing 3D Point Cloud Understanding through Deep Transfer Learning: A Comprehensive Survey
von: Sohail, Shahab Saquib, et al.
Veröffentlicht: (2024)

StruMamba3D: Exploring Structural Mamba for Self-supervised Point Cloud Representation Learning
von: Wang, Chuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GeoAuxNet: Towards Universal 3D Representation Learning for Multi-sensor Point Clouds
von: Zhang, Shengjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RI-MAE: Rotation-Invariant Masked AutoEncoders for Self-Supervised Point Cloud Representation Learning
von: Su, Kunming, et al.
Veröffentlicht: (2024)