【論文解析】MTCNN論文要點翻譯
@ 目錄 0.論文連接 1.前言 ２.論文Abstract翻譯 ３.論文的主要貢獻 ４.算法流程 4.1 網絡效果圖 4.2 三層網絡概述 4.2.1 P-Net 4.2.2 R-Net ...
原文：PointCNN 論文翻譯解析
. 前言 卷積神經網絡在二維圖像的應用已經較為成熟了，但 CNN 在三維空間上，尤其是點雲這種無序集的應用現在研究得尤其少。山東大學近日公布的一項研究提出的 PointCNN 可以讓 CNN 在點雲數據的處理刷新了多項深度學習任務的紀錄。由於項目需要，我對PointCNN論文的核心部分做了翻譯及部分解析，希望能夠幫助大家更好地學習理解PointCNN。 . 概述 如Fig ，傳統的卷積作用在二維 ...
2018-05-28 15:47 1 4580 推薦指數：
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pointcnn
這篇論文先舉例子解釋了為什么卷積無法直接應用在點雲數據上。 如圖1， 傳統的卷積是作用在2維圖像數據上。圖像中每個像素的順序是固定的，也就是說數據是結構化存儲的。直接使用conv2d就能從這種潛在的空間結構中獲取信息。 而點雲數據是點集，如果直接使用卷積會出現圖中234多種情況 ...
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