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초록·키워드
3D point cloud understanding has emerged as a pivotal challenge in fields such as autonomous driving and robotics. While previous studies have attempted to integrate point cloud encoders with large language models to enhance recognition capabilities, they still suffer from information loss and high computational cost, mainly arising during the process of extracting representative point tokens from the raw point cloud. In this paper, we propose a method that extracts multi scale feature extraction within the point cloud encoder, effectively capturing both local and global contextual information. Experiments demonstrate that our approach outperforms existing methods on 3D object classification and captioning tasks, while remaining resource efficient.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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