RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds CVPR 論文筆記 2020
牛津大學，國防科技大學 代碼：地址 更加詳細的論文翻譯：地址 本文提出輕量級高效的大規模點雲語義分割算法：RandLA-Net。其單次可處理 1 0 6 10^6 106個點，速度相較於基於圖的SPG方法快了200倍，且內存佔用較小，語義分割精度SOTA。 現有方法均不能處理大規模的點雲數據，侷限在較小規模的場景和點雲數據上，作者認爲主要原因有： 點雲採樣方法計算量大，內存佔用高（這個是主因，除了
相關文章
- 1. 論文《RandLaNet: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds》閱讀筆記
- 2. 論文研讀之《RandLaNet: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds》
- 3. CVPR 2020——RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds （已開源）
- 4. 論文PPT——RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds
- 5. 【論文閱讀】【三維語義分割】RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds
- 6. 【論文速遞】PolarNet: An Improved Grid Representation for Online LiDAR Point Clouds Semantic Segmentation
- 7. 【論文筆記-semantic segmentation】deeplabv3+
- 8. 【點雲語義分割】Multi-Path Region Mining ForWeakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds（CVPR）
- 9. Recurrent Slice Networks for 3D Segmentation of Point Clouds[CVPR2018]
- 10. 論文筆記：Efficient Graph-Based Image Segmentation
- 更多相關文章...
- • XSLT
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Scala 中文亂碼解決
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。
最新文章
- 1. 安裝cuda+cuDNN
- 2. GitHub的使用說明
- 3. phpDocumentor使用教程【安裝PHPDocumentor】
- 4. yarn run build報錯Component is not found in path 「npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index「
- 5. 精講Haproxy搭建Web集羣
- 6. 安全測試基礎之MySQL
- 7. C/C++編程筆記：C語言中的複雜聲明分析，用實例帶你完全讀懂
- 8. Python3教程(1)----搭建Python環境
- 9. 李宏毅機器學習課程筆記2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
- 10. 阿里雲ECS配置速記
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文《RandLaNet: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds》閱讀筆記
- 2. 論文研讀之《RandLaNet: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds》
- 3. CVPR 2020——RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds （已開源）
- 4. 論文PPT——RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds
- 5. 【論文閱讀】【三維語義分割】RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds
- 6. 【論文速遞】PolarNet: An Improved Grid Representation for Online LiDAR Point Clouds Semantic Segmentation
- 7. 【論文筆記-semantic segmentation】deeplabv3+
- 8. 【點雲語義分割】Multi-Path Region Mining ForWeakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds（CVPR）
- 9. Recurrent Slice Networks for 3D Segmentation of Point Clouds[CVPR2018]
- 10. 論文筆記：Efficient Graph-Based Image Segmentation