AAAIDec, 2020
学习几何解耦表征,为补充理解三维物体点云做准备
Learning Geometry-Disentangled Representation for Complementary Understanding of 3D Object Point Cloud
Mutian Xu, Junhao Zhang, Zhipeng Zhou, Mingye Xu, Xiaojuan Qi...
TL;DR该研究提出了一种称为几何去耦合注意力网络(GDANet)的深度学习模型,用于将 3D 对象的点云分解成轮廓和平坦的部分,并在整合时实现语义精炼,从而实现更好的 3D 对象分类和分割。