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。針對這個問題，本文的一個貢獻在於比對了現有方法的效率，結論是盡管最遠點采樣是最流行的作法，但是對於LiDAR數據，每一幀上萬個點需 ...
2020-02-21 17:19 0 1310 推薦指數：
Abstract 研究了大規模三維點雲的有效語義分割問題。 由於依賴昂貴的采樣技術和繁重的預處理/后處理步驟，大多數現有方法只能在小規模的點雲上進行訓練和操作。 本文提出了RandLA-Net，一個高效和輕量級的神經體系結構，用於直接推斷大規模點雲的點語義。 方法的關鍵是使用 ...
論文地址：https://arxiv.org/abs/2105.15203 1 引言 文章提出了一種基於transformer的語義分割網絡，不同於ViT模型，SegFormer使用一種分層特征表示的方法，每個transformer層的輸出特征尺寸逐層遞減，通過這種方式捕獲不同尺度的特征信息 ...
Efficient Large-Scale Stereo Matching 解析 @(sinbad)[360sinbad@gmail.com] 這是一篇2010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 ...
MOOCCube是一個服務於MOOC相關研究的開源大規模數據倉庫。和已有類似的教育資源數據庫相比它的規模龐大，數據豐富且多樣。其中的學生行為記錄包括學習時長、學習次數、學習視頻的區間等非常完善的學 ...
paper: ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation code: PyTorch Abstract ERFNet可以看作是對ResNet結構的又一改變，同時也是 ...
圖森和CMU的合作工作。 論文鏈接[https://arxiv.org/abs/1702.08502](https://arxiv.org/abs/1702.08502) 主要提出DUC（dense upsampling convolution）和HDC（hybrid dilated ...
論文地址：https://arxiv.org/abs/2105.05633 1 引言 圖像語義分割在單個圖像塊級別通常表現得比較模糊，文章提出了一種基於tansformer的語義分割模型，可以在網絡傳播過程中建模全局上下文信息。其網絡結構是在ViT模型的基礎上進行擴展，以適應語義分割任務 ...
paper: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation code: PyTorch Abstract OCR是MSRA和中科院的一篇語義分割工作，結合每一類的類別語義信息給每個像素加權，再和原始的pixel ...
