Amir Salarpour

収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• Lang3DSeg: 点群トランスフォーマによるアノテーションフリーなオープンボキャブラリ3Dセグメンテーション
  3Dセグメンテーション2026/10/1

  2D視覚言語モデルの出力をLiDARに投影して学習する、アノテーション不要のオープンボキャブラリ3Dセグメンテーション手法。点群トランスフォーマを屋外LiDARのバックボーンとして初めて採用し、投影ラベルの深度曖昧性をクラス優先度と深度ギャップで補正する。

• SLNet: 3D点群認識のための超軽量ジオメトリ適応ネットワーク
  3D点群認識2026/3/1

  軽量な3D点群認識バックボーンSLNetを提案し、非パラメトリック適応点埋め込みと幾何変調ユニットにより、少ないパラメータで高い精度を達成した。

• ModelNet-RとPoint-SkipNetによる3D点群分類の強化
  3D点群分類2025/9/1

  3D点群分類のベンチマークModelNet40を改良したModelNet-Rを提案し、軽量なグラフベースネットワークPoint-SkipNetで高精度かつ低計算コストな分類を実現した。

• Point-LN：非パラメトリック位置エンコーディングを用いた効率的な点群分類のための軽量フレームワーク
  点群分類2025/1/1

  FPSやk-NN、学習不要の位置エンコーディングといった非パラメトリック要素と軽量な学習可能分類器を組み合わせ、低計算コストで高精度な3D点群分類を実現するフレームワークを提案した。

• Point-GN: ガウス位置エンコーディングを用いた非パラメトリック点群分類ネットワーク
  点群分類2024/12/1

  学習可能なパラメータを一切使わず、最遠点サンプリング・k近傍・ガウス位置エンコーディングのみで点群の局所/大域特徴を抽出し、高精度かつ低計算コストで3D点群分類を実現した。