CVPR 2020 RandLA-Net
作者在知乎的介紹，包含論文及源碼鏈接：[CVPR 2020 Oral] RandLA-Net:大場景三維點雲語義分割新框架（已開源） 作者在深藍學院的公開課（包括RandLA-Net和 3D-BoNet）：基於三維點雲場景的語義分割和實例分割 RandLA-Net最大的亮點在於處理的速度快，準確率也還不錯。速度上的提升很大程度是由於point inference部分使用了隨機降採樣，隨機地對點雲進
相關文章
- 1. CVPR 2020
- 2. CVPR 2020-Object Detection
- 3. CVPR 2020 RandLA-Net
- 4. CurricularFace[2020-CVPR]
- 5. CVPR 2020 我的總結
- 6. CVPR 2020 - 頻譜正則化
- 7. 【CVPR 2020】3D-GCN閱讀
- 8. CVPR 2020 DSRL、HANet、SPNet、CPNet
- 9. CVPR 2020——RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds （已開源）
- 10. 2020 cvpr Hierarchical Conditional Relation Networks for Video Question Answering
- 更多相關文章...
- • Rust 教程 - RUST 教程
- • R 繪圖 - 條形圖 - R 語言教程
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. CVPR 2020
- 2. CVPR 2020-Object Detection
- 3. CVPR 2020 RandLA-Net
- 4. CurricularFace[2020-CVPR]
- 5. CVPR 2020 我的總結
- 6. CVPR 2020 - 頻譜正則化
- 7. 【CVPR 2020】3D-GCN閱讀
- 8. CVPR 2020 DSRL、HANet、SPNet、CPNet
- 9. CVPR 2020——RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds （已開源）
- 10. 2020 cvpr Hierarchical Conditional Relation Networks for Video Question Answering