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fine-grained segmentation
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学习三维物体的细粒度分割，无需部件标签
本文介绍了一种以深度聚类为基础的三维形状部分分割方法，通过学习来自具有细颗粒度分割但没有零件标签的形状数据集的部分先验，它通过最小化新型低秩损失来实现部分分割并表现出优秀的性能。
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3 years ago
RPVNet：一种基于深度和效率的点云激光雷达范围 - 点 - 体素融合网络，用于点云分割
提出了一种基于点云、体素和全景图形的融合网络 (RPVNet) 来进行细粒度分割定位任务，在深度融合框架中，利用多个互补图形视角之间的信息交互，采用门控融合模块，提出了高效的 RPV 交互机制，并在两个大规模数据集 SemanticKITT
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3 years ago
CVPR
PartNet：一种用于细粒度和分层形状分割的递归部件分解网络
本研究提出一种基于递归神经网络的分层式三维形状分割的深度学习模型，通过高层节点提供的强有力上下文线索来约束低层级别的分割，并使用递归上下文特征和相应部分提取的形状特征来提高每个节点的分割准确性。模型能够灵活自适应地将三维形状分割成多个部分，
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5 years ago
PartNet：大规模精细和分层 3D 对象部件理解基准测试
本文介绍 PartNet 数据集，该数据集是一个一致的、大规模的、带有精细的、实例级别的和分层的 3D 部分信息的 3D 对象的注释数据集。我们提出了三种评估 3D 部分识别的挑战，包括细粒度语义分割、分层语义分割和实例分割，并基于该数据集
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6 years ago
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