JavaShuo
欄目
標籤
Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN
時間 2020-12-30
標籤
點雲
神經網絡
欄目
Java開源
简体版
原文
原文鏈接
動機: 對點雲的局部結構信息進行建模已經被證明是一件非常重要的事情,而之前的研究主要通過層級的方式提取點雲的局部特徵。顯式的對局部點集的幾何結構信息進行建模的研究很少。基於點雲的幾何信息隱含在點雲的座標中這一合理的假設,作者提出了一種名爲Geo-Conv的卷積方式,對每個點和它的鄰居點進行特徵提取。 概括: Geo-Conv主要是將中心點到鄰居點所組成的向量分解到三個正交軸上,然後根據該向量和三個
>>阅读原文<<
相關文章
1.
Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN 速記
2.
【點雲識別】Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN (CVPR 2019)
3.
3D Point Clouds-1
4.
Recurrent Slice Networks for 3D Segmentation of Point Clouds[CVPR2018]
5.
Point Cloud 2019
6.
Literature Review: Incremental Segment-Based Localization in 3D Point Clouds
7.
Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Monocular Video Using 3D Geometric Constraints
8.
Paper5:Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds with Real-Time Per
9.
【論文閱讀】-2019-CLASSIFICATION OF AERIAL POINT CLOUDS WITH DEEP LEARNING
10.
Vote3Deep: Fast Object Detection in 3D Point Clouds Using Efficient CNN論文綜述(2016)
更多相關文章...
•
XSLT
元素
-
XSLT 教程
•
XSLT
元素
-
XSLT 教程
•
互聯網組織的未來:剖析GitHub員工的任性之源
•
Composer 安裝與使用
相關標籤/搜索
structure
modeling
point
geometric
clouds
local
using
3d
for...of
using&n
Java開源
Spring教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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.
外部其他進程嵌入到qt FindWindow獲得窗口句柄 報錯無法鏈接的外部符號 [email protected] 無法被([email protected]@[email protected]@@引用
2.
UVa 11524 - InCircle
3.
The Monocycle(bfs)
4.
VEC-C滑窗
5.
堆排序的應用-TOPK問題
6.
實例演示ElasticSearch索引查詢term,match,match_phase,query_string之間的區別
7.
數學基礎知識 集合
8.
amazeUI 復擇框問題解決
9.
揹包問題理解
10.
算數平均-幾何平均不等式的證明,從麥克勞林到柯西
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN 速記
2.
【點雲識別】Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN (CVPR 2019)
3.
3D Point Clouds-1
4.
Recurrent Slice Networks for 3D Segmentation of Point Clouds[CVPR2018]
5.
Point Cloud 2019
6.
Literature Review: Incremental Segment-Based Localization in 3D Point Clouds
7.
Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Monocular Video Using 3D Geometric Constraints
8.
Paper5:Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds with Real-Time Per
9.
【論文閱讀】-2019-CLASSIFICATION OF AERIAL POINT CLOUDS WITH DEEP LEARNING
10.
Vote3Deep: Fast Object Detection in 3D Point Clouds Using Efficient CNN論文綜述(2016)
>>更多相關文章<<