基於三維點雲場景的語義及實例分割：RandLA-Net和3D-BoNet
本文整理自牛津大學的楊波和胡慶擁在深藍學院的線上公開課論文演講。兩位作者都是來自牛津大學的博士生，RandLA-Net和3D-BoNet分別發表在CVPR20和NeurIPS19上，兩份工作都具有非常大的貢獻。前者着力於大規模場景的點雲語義分割，後者着力於點雲實例分割的速度和精度的平衡。 原公開課免費觀看：https://www.shenlanxueyuan.com/open/course/53
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