首个,专攻点云上下文学习自适应采样!支持点级、提示级|CVPR 2025
浙江大学与内华达大学里诺分校提出MICAS,一种专为3D点云上下文学习设计的多粒度自适应采样机制,显著提升ICL在去噪、分割、重建和配准等任务中的性能。
浙江大学与内华达大学里诺分校提出MICAS,一种专为3D点云上下文学习设计的多粒度自适应采样机制,显著提升ICL在去噪、分割、重建和配准等任务中的性能。
MICAS 提出首个专为点云上下文学习设计的多粒度自适应采样方法,通过任务级和查询级采样提升 ICL 在 3D 多任务处理中的稳健性和适应性。