3D点云处理新突破：QEC-Net四元数胶囊网络在ECCV 2020发表

本项目主要关注于3D点云处理，提出了一种新的3D胶囊模块，该模块能够处理3D旋转和平移，并且能够对输入点的排列进行等变处理。该模块的核心是一个接收从输入点云计算而来的稀疏局部参考系的运算符，通过一种新颖的四元数动态路由过程来建立端到端的变换等方差。此外，研究者在理论上将胶囊之间的动态路由连接到著名的Weiszfeld算法，这是一种解决具有可证明收敛特性的迭代重加权最小二乘（IRLS）问题的方案。研究结果表明，这种群体动态路由可以解释为对胶囊投票平均的鲁棒IRLS旋转，其中信息基于最终的内部得分进行路由。基于这种运算符，研究者构建了一个胶囊网络，该几何网络能够将姿势与几何图形区分开，从而为获取更多信息描述符和结构化的潜在空间铺平了道路。该网络的架构允许联合对象分类和方向估计，而无需显式监控旋转。项目中包含了用于训练和测试QEC-Net的代码，以及预训练的模型，以供快速复制结果使用。" 关键词解读： 1. 3D点云：点云是一种三维数据的表示方法，通常用于计算机视觉和计算机图形学领域，由一系列在三维空间中的点组成，这些点通常表示物体的表面。 2. 四元数：四元数是一种扩展复数的数学概念，由一个实数和三个虚数部分组成，常用于表示和计算三维空间中的旋转，相比欧拉角等方法，四元数可以避免万向节锁问题，并且可以更简洁有效地进行旋转插值。 3. 等变胶囊网络：胶囊网络是一种深度学习架构，由一系列“胶囊”组成，每个胶囊负责学习输入数据的一部分特征。等变胶囊网络具有对旋转、平移等变换保持不变性的特性，意味着网络的输出会随着输入的变化而相应变化，保持了输入的几何特性。 4. 旋转估计：旋转估计是指从数据中推断出对象的旋转状态，这在3D模型重建、机器人视觉等领域是一个关键任务。 5. 姿态估计：姿态估计是指确定物体在空间中的位置和方向，常用于物体检测、人体动作识别等任务。 6. Python：Python是一种广泛使用的高级编程语言，因其简洁、易读、可扩展性强等特点，在数据科学、机器学习和人工智能领域得到广泛应用。 7. 预训练模型：预训练模型是已经在大量数据上训练好的机器学习模型，可以被用来作为新任务的起点，通常用于迁移学习中，以便在新任务上获得更快的收敛速度和更好的性能。 8. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建深层的网络结构来学习数据的复杂特征表示，已广泛应用于图像识别、自然语言处理等人工智能领域。 该项目的实施为3D点云数据的处理提供了新的视角和工具，能够有效提升对三维空间数据的理解和处理能力，对计算机视觉、机器人技术、自动驾驶等领域的发展具有重要意义。