近日，我院題為“PathNet: Path-selective Point Cloud Denoising”的幾何強化學習研究論文被人工智能領域國際期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（IEEE TPAMI）錄用。該論文的第一作者為我院博士生魏澤勇，指導教師為魏明強教授。

論文提出了一種基于幾何強化學習的網絡路徑選擇方法PathNet。傳統學習方法往往對單個網絡進行優化，使其模型參數适應于點雲中每個三維點（3D Point）。PathNet使用能夠感知三維幾何信息的強化學習Agent，為每個三維點動态選擇最合适的網絡路徑。該成果已應用在保持特征的三維點雲去噪任務中，取得了SOTA結果。

論文源碼已公開https://github.com/ZeyongWei/PathNet

《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》是CCF推薦的人工智能領域四個A類期刊之一，最新影響因子為23.6。涵蓋了模式識别、計算機視覺、機器學習、數據挖掘等方向，是該領域研究人員交流最為活躍的期刊之一。