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目錄 摘要 一 引言 二 相關工作 投影網絡 圖卷積網絡 逐點多層感知器網絡 點卷積網絡 三 核點卷積 . 由點定義的核函數 . 剛性的或可變形的核 . 核點網絡層 . 核點網絡架構 四 實驗 . 三維形狀分類和分割 . D場景分割 . 消融實驗 . 學習到的特征和有效感受域 五 總結 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point C ...
2020-12-02 20:43 0 564 推薦指數:
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目錄 摘要 1、引言 2、相關工作 3、方法 3.1局部特征聚合的再思考 3.2 曲線分組 3.3 曲線聚合和CurveNet ...
目錄 摘要 1、引言 2、相關工作 將點雲映射到常規二維或三維柵格(體素) 基於MLPs的點表示學習 基於點卷積的點表示學習 動 ...
目錄 摘要 一、引言 二、相關工作 三、我們的方法 3.1 邊緣卷積Edge Convolution 3.2動態圖更新 3.3 性質 3.4 與現有方法比較 四、評估 4.1 分類 ...
目錄 摘要 一、前言 1.1直接獲取3D數據的傳感器 1.2為什么用3D數據 1.3目前遇到的困難 1.4現有的解決方法及存在的問題 ...
/Zhang_Object_Detection_With_Location-Aware_Deformable_Convolution_and_Backward_Attention_Filtering_CVPR_2019_paper.pdf &總 ...
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 ...
Methodology 作者提出TIMAM (Text-Image Modality Adversarial Matching)方法,比較簡潔明了,具體包含三個部分: (1)特征提取器: 文 ...