Point-GSMAE: A graph convolution and scale-based masked autoencoder for 3D point cloud representation

Masked Autoencoders (MAEs) have demonstrated considerable potential in advancing self-supervised learning for 3D point cloud representation. Nevertheless, existing MAE-based approaches, predominantly relying on Transformer architectures, struggle to effectively model interactions between points in l...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Information sciences Jg. 719; S. 122474
Hauptverfasser:	Bai, Yun, Yang, Chaozhi, Li, Guanlin, He, Xiao, Xiao, Qian, Li, Zongmin
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Inc 01.11.2025
Schlagworte:	Graph convolution Graph scale Masked autoencoder Point cloud Graph scale Point cloud Graph convolution Masked autoencoder
ISSN:	0020-0255
Online-Zugang:	Volltext
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