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论文阅读——KPConv（一）Abstract（二）Introduction（三）RelatedWork3.1Projectionnetworks3.2Graphconvolutionnetworks3.3PointwiseMLPnetwork3.4Pointconvolutionnetworks（四）KernelPointConvolution4.1AKernel...
论文地址：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds本文提出里一种新的适用于点云的卷积方式，不需要使用点云的任何其他中间表达形式（如将点云投影到2d，或使用提速网格等）这种卷积方式比固定化的网格卷积要更灵活（…
KPConv论文与pytorch代码记录jokester_sy:这个实验是我很久之前跑的了，我可能有点记不清。我记得当时由于我卡不行，我没有办法一次infer整个场景，所以infer的时候还是每次取一个半径为r的球，只infer这个球里的点，对于一个场景会取很多这样的球做infer，所以场景看起来就是几个球里的点…
论文地址：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds本文提出里一种新的适用于点云的卷积方式，不需要使用点云的任何其他中间表达形式（如将点云投影到2d，或使用提速网格等）这种卷积方式比固定化的网格卷积要更灵活（对于点云的分类和分割任务来说）KPConv全称KernelPointConvolution...
目前，点云的一个研究热点是如何高效的计算点云中点的feature。本文介绍ICCV2019的一篇用核心点卷积（KernelPointConvolution）来计算feature的文章，包括学习笔记和总结。KPConv:FlexibleandDeformableCon…
论文地址：论文代码：Abstract点云配准依赖于搜索两个点云的同名点（correspondences），以正确估计变换矩阵。大多数工作只关注于3D特征描述子，很少有关注3D特征检测子。文章提出了3D特征描述子与3D特征检测子两个任务联合学习的方法。
比如fusecamera和lidar点云，19年出现真正的点云卷积，pointconv和kpconv，相信能为点云分割和3d检测带来更丰富的内容。双目的话，msra今年有一篇论文，triangulationlearningnetwork，个人感觉很惊艳，使用2danchor来...
Incontrast,KPConvcombinesfeatureslocallyaccordingtothe3Dgeometry,thuscapturingthedeformationsofthesurfaces....这篇论文跟上一篇的VGG论文一样,在深度学习领域同样的经典,在2015年的CVPR,该论文拿到了bestpape...
与我们的块采样策略不同，KPConv[49]和PosPool[31]将点云转化成网格。在训练期间，实际实施中的输入点数量非常大（≈10×我们的）。虽然这带来了更常规的数据结构和更多的上下文信息，以获得更好的性能，但它在训练期间受到高内存使用的影响。
KPConv论文笔记2019-11-182019-11-2310分钟读完(大约1463个字)pointcloudnote/pointcloud《KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds》的论文笔记...
论文阅读——KPConv（一）Abstract（二）Introduction（三）RelatedWork3.1Projectionnetworks3.2Graphconvolutionnetworks3.3PointwiseMLPnetwork3.4Pointconvolutionnetworks（四）KernelPointConvolution4.1AKernel...
论文地址：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds本文提出里一种新的适用于点云的卷积方式，不需要使用点云的任何其他中间表达形式（如将点云投影到2d，或使用提速网格等）这种卷积方式比固定化的网格卷积要更灵活（…
KPConv论文与pytorch代码记录jokester_sy:这个实验是我很久之前跑的了，我可能有点记不清。我记得当时由于我卡不行，我没有办法一次infer整个场景，所以infer的时候还是每次取一个半径为r的球，只infer这个球里的点，对于一个场景会取很多这样的球做infer，所以场景看起来就是几个球里的点…
论文地址：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds本文提出里一种新的适用于点云的卷积方式，不需要使用点云的任何其他中间表达形式（如将点云投影到2d，或使用提速网格等）这种卷积方式比固定化的网格卷积要更灵活（对于点云的分类和分割任务来说）KPConv全称KernelPointConvolution...
目前，点云的一个研究热点是如何高效的计算点云中点的feature。本文介绍ICCV2019的一篇用核心点卷积（KernelPointConvolution）来计算feature的文章，包括学习笔记和总结。KPConv:FlexibleandDeformableCon…
论文地址：论文代码：Abstract点云配准依赖于搜索两个点云的同名点（correspondences），以正确估计变换矩阵。大多数工作只关注于3D特征描述子，很少有关注3D特征检测子。文章提出了3D特征描述子与3D特征检测子两个任务联合学习的方法。
比如fusecamera和lidar点云，19年出现真正的点云卷积，pointconv和kpconv，相信能为点云分割和3d检测带来更丰富的内容。双目的话，msra今年有一篇论文，triangulationlearningnetwork，个人感觉很惊艳，使用2danchor来...
Incontrast,KPConvcombinesfeatureslocallyaccordingtothe3Dgeometry,thuscapturingthedeformationsofthesurfaces....这篇论文跟上一篇的VGG论文一样,在深度学习领域同样的经典,在2015年的CVPR,该论文拿到了bestpape...
与我们的块采样策略不同，KPConv[49]和PosPool[31]将点云转化成网格。在训练期间，实际实施中的输入点数量非常大（≈10×我们的）。虽然这带来了更常规的数据结构和更多的上下文信息，以获得更好的性能，但它在训练期间受到高内存使用的影响。
KPConv论文笔记2019-11-182019-11-2310分钟读完(大约1463个字)pointcloudnote/pointcloud《KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds》的论文笔记...
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