Abstract

PointNet++ 是点云理解领域最有影响力的神经网络架构之一。虽然近期出现了 PointMLP 和 Point Transformer 等新型网络，它们的精度已经大大超过了 PointNet++，但我们发现大部分性能提升是由于改进的训练策略，例如数据增强和优化技术以及增加的模型大小，而不是由于架构创新。因此，PointNet++ 的全部潜力尚未被充分发掘。在本研究中，我们通过系统性的模型训练和缩放策略对经典的 PointNet++ 进行了重新审视，并提出了两个主要贡献。首先，我们提出了一组改进的训练策略，显著提高了 PointNet++ 的性能。例如，我们展示了在不改变架构的情况下，PointNet++ 在 ScanObjectNN 对象分类任务上的整体准确率（OA）可以从 77.9 77.9 % 77.9 提高到 86.1

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