[論文筆記]RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds
針對目前點雲分割存在速度慢、顯存需求大的問題，該文提出以一種高效率學習的方法。從論文的結果來看，該文不僅在計算時間和計算資源上大幅縮減，分割效果也是達到甚至超過了SOTA。 采樣 大規模點雲處理的一個挑戰在於如何快速且有效地進行采樣，從而加速應用所需的時間和計算資源 ...
原文：Efficient Large-Scale Stereo Matching論文解析
Efficient Large Scale Stereo Matching 解析 sinbad sinbad gmail.com 這是一篇 年ACCV的立體匹配方面的論文，該文提出的算法主要用於在雙目立體視覺中進行快速高清晰度圖像匹配。算法基本思想為：通過計算一些支持點組成稀疏視差圖，對這些支持點在圖像坐標空間進行三角剖分，構建視差的先驗值。由於支持點可被精確匹配，避免了使用其余點進行匹配造成的匹 ...
2017-05-21 00:50 3 2380 推薦指數：
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