PointNext论文解读（Python版本）

论文地址：https://arxiv.org/abs/2206.04670

github地址：GitHub - guochengqian/PointNeXt: [NeurIPS'22] PointNeXt: Revisiting PointNet++ with Improved Training and Scaling Strategies

本研究重点阐述了对PointNet++模型进行改进的两个核心方面。

1. 优化的训练方法

2. 具备实际效果的模型规模调整方案.

训练调整

数据增强

1. 随机消除点云中的色彩信息。

2. 引入随机噪声干扰。

3. 提升点云颜色的差异程度。

4. 对点云的高度参数进行调整。

优化调整

1. CrossEntropy with label smoothing

2. AdamW

3.Cosine Decay

架构现代化