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关联分割点云中的实例和语义

Xinlong Wang 1 Shu Liu 2 Xiaoyong Shen 2 Chunhua Shen 1 Jiaya Jia 2,3

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3D点云的深度学习

使用卷积神经网络(CNN)架构的深度学习(DL)现在是解决图像分类任务的标准解决方法。但是将此用于处理3D数据时,问题变得更加复杂。首先,可以使用各种结构来表示...

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点云深度学习系列二: PointCNN

从前一层的数据中取K个候选点(p1,p2,...pK),使用MLP(多层感知器)来学习一个K×K 的变换矩阵(X-transformation,X...

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点云深度学习的3D场景理解(下)

本文主要是关于 pointNet,pointNet++,frustum point 的一些整理和总结,内容包括如何将点云进行深度学习,如何设计新型的网络架构,如...

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PointNet分享_1

这类方法首先在三维形状上提取手工特征, 进而将这些特征作为深度神经网络的输入,用以学习高层特征表示。其优势在于可以充分利用现有的低层特征描述深度...

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PointNet:三维点云分割与分类的深度学习

本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解,PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络,它很好地体现了输入点云的序列不变性。

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点云深度学习的3D场景理解(上)

本文主要是关于 pointNet,pointNet++,frustum point 的一些整理和总结,内容包括如何将点云进行深度学习,如何设计新型的网络架构,如...

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点云深度学习系列五: RSNet

初始n*d的点云,首先经过输入特征提取块(3卷积层,每层64个1*1滤波器),输出n*din大小的特征Fin;通过x、y、z三个方向的切片池化层将无...

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点云深度学习系列三: SPLATNet

(原文:Fast high-dimensional filtering using the permutohedral lattice下述文字参考了https:...

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自动驾驶中单目摄像头检测输出3-D边界框的方法概述

本文是来自黄浴博士的知乎专栏,主要讲述了在自动驾驶中单目摄像头检测输出3D边界框的相关论文分享。其中涉及的论文都是值得相关研究者一睹为快。本文已获得黄浴博士授...

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