軌跡生成路網論文研讀：Learning to Generate Maps from Trajectories
本文入選AAAI 2020 傳統路網生成的方法分爲三類：聚類/軌跡順序掃描合併/密度。前兩者基於點生成的line，在低採樣頻率時出現「僞捷徑」，且無法處理平行道路。第三類基於點雲，可以處理低採樣頻率，但是無法區分平行道路。 本文提出deepMG模型生成路網，可以處理不同頻率的軌跡點，且在拓撲中區分平行道路。 deepMG包含兩個部分： 1.幾何轉換：T2RNet，提取兩類軌跡特徵作爲輸入，送入T2
相關文章
- 1. 【論文研讀】經過deep representation learning軌跡聚類
- 2. ETH軌跡生成
- 3. Android軌跡數據生成Kml文件
- 4. Learning to Generate Questions by Learning What not to Generate閱讀筆記
- 5. 論文閱讀：AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data
- 6. 論文學習:Learning to Generate Time-Lapse Videos Using Multi-StageDynamic Generative Adversarial Networks
- 7. 論文研讀：2017 SfM Net Learning of Structure and Motion from Video
- 8. 論文閱讀筆記：From Zero-Shot Learning to Cold-Start Recommendation
- 9. 【論文閱讀】Learning to Extract Semantic Structure from Documents Using Multimodal Fully Convolutional Ne
- 10. Action Recognition:iDT論文解讀(Improved Dense Trajectories)
- 更多相關文章...
- • Eclipse 生成jar包 - Eclipse 教程
- • C# 文本文件的讀寫 - C#教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【論文研讀】經過deep representation learning軌跡聚類
- 2. ETH軌跡生成
- 3. Android軌跡數據生成Kml文件
- 4. Learning to Generate Questions by Learning What not to Generate閱讀筆記
- 5. 論文閱讀：AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data
- 6. 論文學習:Learning to Generate Time-Lapse Videos Using Multi-StageDynamic Generative Adversarial Networks
- 7. 論文研讀：2017 SfM Net Learning of Structure and Motion from Video
- 8. 論文閱讀筆記：From Zero-Shot Learning to Cold-Start Recommendation
- 9. 【論文閱讀】Learning to Extract Semantic Structure from Documents Using Multimodal Fully Convolutional Ne
- 10. Action Recognition:iDT論文解讀(Improved Dense Trajectories)