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random point sampling
搜索结果 - 2
使用随机采样学习大规模点云的语义分割
本研究旨在提出一种减少计算量、以大规模点云直接推断每个点的语意的神经架构,该方法采用随机采样而非较复杂的点选择方法,然后配备一种新的局部特征汇聚模块以生成具有准确语意的结果,演示数据表明我们的方法具有比现有方法高 200 倍的速度和最先进的
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3 years ago
CVPR
RandLA-Net:大规模点云高效语义分割
介绍了一种名为 RandLA-Net 的高效轻量级神经架构,在大规模点云中通过使用随机采样和引入新的局部特征聚合模块来实现高效的语义分割。经过实验表明,RandLA-Net 在处理 100 万点的规模时比现有方法快 200 倍以上,并在两个
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5 years ago
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