原文:论文笔记:(ICCV2019)KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

目录 摘要 一 引言 二 相关工作 投影网络 图卷积网络 逐点多层感知器网络 点卷积网络 三 核点卷积 . 由点定义的核函数 . 刚性的或可变形的核 . 核点网络层 . 核点网络架构 四 实验 . 三维形状分类和分割 . D场景分割 . 消融实验 . 学习到的特征和有效感受域 五 总结 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point C ...

2020-12-02 20:43 0 564 推荐指数:

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针对目前点云分割存在速度慢、显存需求大的问题,该文提出以一种高效率学习的方法。从论文的结果来看,该文不仅在计算时间和计算资源上大幅缩减,分割效果也是达到甚至超过了SOTA。 采样 大规模点云处理的一个挑战在于如何快速且有效地进行采样,从而加速应用所需的时间和计算资源 ...

Sat Feb 22 01:19:00 CST 2020 0 1310
 
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