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
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