Buchumschlag

Rethinking Point Clouds as Sequences: A Causal Next-Token Predictive Learning Framework

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yao, Yumeng, Dong, Jingzhi, Gu, Haowen, Chen, Tao, Wu, Zonghan, Huang, Xiaoshui, Yao, Yazhou
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

COMOGen: A Controllable Text-to-3D Multi-object Generation Framework
von: Sun, Shaorong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LAHNet: Local Attentive Hashing Network for Point Cloud Registration
von: Qu, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Masked Clustering Prediction for Unsupervised Point Cloud Pre-training
von: Ren, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Serialized Point Mamba: A Serialized Point Cloud Mamba Segmentation Model
von: Wang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unsupervised Point Cloud Pre-Training via Contrasting and Clustering
von: Mei, Guofeng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

An End-to-End Robust Point Cloud Semantic Segmentation Network with Single-Step Conditional Diffusion Models
von: Qu, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TAPNext: Tracking Any Point (TAP) as Next Token Prediction
von: Zholus, Artem, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ZeroReg: Zero-Shot Point Cloud Registration with Foundation Models
von: Wang, Weijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Invaria: Learning Scale and Density Invariance in Point Clouds via Next-Resolution Prediction
von: Chang, Chun-Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PSReg: Prior-guided Sparse Mixture of Experts for Point Cloud Registration
von: Huang, Xiaoshui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Low Latency Point Cloud Rendering with Learned Splatting
von: Hu, Yueyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Attention Module Design for Point Cloud Analysis
von: Wu, Chengzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ambiguity-aware Point Cloud Segmentation by Adaptive Margin Contrastive Learning
von: Chen, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Practical Human Motion Prediction with LiDAR Point Clouds
von: Han, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Token Compression for Vision Transformer with Spatial Information Preserved
von: Mao, Junzhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parameter-Efficient Fine-Tuning in Spectral Domain for Point Cloud Learning
von: Liang, Dingkang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Object Recognition as Next Token Prediction
von: Yue, Kaiyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PointVDP: Learning View-Dependent Projection by Fireworks Rays for 3D Point Cloud Segmentation
von: Chen, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Emu3: Next-Token Prediction is All You Need
von: Wang, Xinlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PointLoRA: Low-Rank Adaptation with Token Selection for Point Cloud Learning
von: Wang, Song, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dual-Branch Center-Surrounding Contrast: Rethinking Contrastive Learning for 3D Point Clouds
von: Zhang, Shaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

Beyond Next-Token: Next-X Prediction for Autoregressive Visual Generation
von: Ren, Sucheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation
von: An, Zhaochong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross3DReg: Towards a Large-scale Real-world Cross-source Point Cloud Registration Benchmark
von: Xu, Zongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Cross Branch Fusion-Based Contrastive Learning Framework for Point Cloud Self-supervised Learning
von: Wu, Chengzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multimodal Learning on Low-Quality Data with Conformal Predictive Self-Calibration
von: Jiang, Xun, 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)

Small but Mighty: Enhancing 3D Point Clouds Semantic Segmentation with U-Next Framework
von: Zeng, Ziyin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

AMP: Autoregressive Motion Prediction Revisited with Next Token Prediction for Autonomous Driving
von: Jia, Xiaosong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NuNext: Reframing Nucleus Detection as Next-Point Detection
von: Shui, Zhongyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

NEP: Autoregressive Image Editing via Next Editing Token Prediction
von: Wu, Huimin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

Relightable 3D Gaussians: Realistic Point Cloud Relighting with BRDF Decomposition and Ray Tracing
von: Gao, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

GT-PCQA: Geometry-Texture Decoupled Point Cloud Quality Assessment with MLLM
von: Zhang, Guohua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generating Adversarial Events: A Motion-Aware Point Cloud Framework
von: Ren, Hongwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Computational Tradeoffs in Image Synthesis: Diffusion, Masked-Token, and Next-Token Prediction
von: Kilian, Maciej, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spatial Structure Constraints for Weakly Supervised Semantic Segmentation
von: Chen, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PointNSP: Autoregressive 3D Point Cloud Generation with Next-Scale Level-of-Detail Prediction
von: Meng, Ziqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PoinTramba: A Hybrid Transformer-Mamba Framework for Point Cloud Analysis
von: Wang, Zicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)