发表服务
近日，计算机视觉顶会CVPR2020接收论文结果公布，从6656篇有效投稿中录取了1470篇论文，录取率约为22%。.本文介绍了上海交通大学被此顶会接收的一篇论文《PF-Net:PointFractalNetworkfor3DPointCloudCompletion》。.点云补全（PointCloudCompletion）用于修补有所缺失...
3D点云论文相关论文资料总结论文及资料收集斯坦福学者首次提出直接处理三维点云的深度学习模型VoxelNet:基于点云的三维空间信息逐层次学习网络激光雷达点云特征表达研究进展VolumetricandMulti-ViewCNNsforObjectClassificationon3DData
其中论文一作胡庆拥研究方向是3D视觉和机器学习，专注于大规模3D点云分割和理解，动态点云处理和。论文二作(通讯作者)杨波专注于让智能机器从2D图片或3D点云中理解和重构完整3D场景。更多信息见个人主页:https://qingyonghu.github.iohttps://
利用深度学习的点云语义分割（一）.SemanticSegmentationofPointCloudsusingDeepLearning.在计算机视觉中，用3D表示数据变得越来越重要。.近年来，点云已成为3D数据的代表。.点云是一组3D点，它可以有不同的传感器获得，如激光雷达扫描仪。.点云…
现有的点云分割方法需要大量的全标记数据。利用先进的深度传感器，采集大规模三维数据集不再是一个繁琐的过程。然而，在大规模数据集上手工生成点级标签是一项费时费力的工作。本文提出了一种在三维点云上利用弱标签预测点级结果的弱监督方法。
目前，用于大规模室外场景下激光点云分割的算法通常是将点云投影到2D空间，然后通过2D卷积处理它们。但这种方法不可避免的丢失并改变了3D点云间的拓扑结构和几何关系，并且由于室外场景的点云存在稀疏性和变化密度的特点，这也使得现有的点云分割算法在室外场景中获得的性能相当有限。
这7篇CVPR2020语义分割论文项目都开源了【图文】，前言近期CVer会陆续更新CVPR2020论文开源项目系列，此系列的重点是：CVPR2020+开源。上次分享了第一篇文章，属于目标检测方向，详见：这7篇CVPR2020目标检测论文项目都开源了！
图13.采用SOM形成的SO-Net点云语义分割网络[54]Fig.13.PointcloudsemanticsegmentationnetworkofSO-NetformedbySOM[54]下载图片查看原文.图14.分层卷积在规则网格和点云上的应用以及用于语义分割的PointCNN框架[18]。.(a)分层卷积的应用;(b)PointCNN框架.
PointNet：基于深度学习的3D点云分类和分割模型详解转载请注明出处如果学习深度学习在点云处理上的应用，那PointNet一定是你躲不开的一个模型。这个模型由斯坦福大学的CharlesR.Qi等人在PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation一文中提出。
CVPR2020|更高质量的点云补全：上海交通大学团队提出点云分形网络.作者：黄梓田、余一宽、徐嘉文、倪枫、乐心怡近日，计算机视觉顶会CVPR2020...
近日，计算机视觉顶会CVPR2020接收论文结果公布，从6656篇有效投稿中录取了1470篇论文，录取率约为22%。.本文介绍了上海交通大学被此顶会接收的一篇论文《PF-Net:PointFractalNetworkfor3DPointCloudCompletion》。.点云补全（PointCloudCompletion）用于修补有所缺失...
3D点云论文相关论文资料总结论文及资料收集斯坦福学者首次提出直接处理三维点云的深度学习模型VoxelNet:基于点云的三维空间信息逐层次学习网络激光雷达点云特征表达研究进展VolumetricandMulti-ViewCNNsforObjectClassificationon3DData
其中论文一作胡庆拥研究方向是3D视觉和机器学习，专注于大规模3D点云分割和理解，动态点云处理和。论文二作(通讯作者)杨波专注于让智能机器从2D图片或3D点云中理解和重构完整3D场景。更多信息见个人主页:https://qingyonghu.github.iohttps://
利用深度学习的点云语义分割（一）.SemanticSegmentationofPointCloudsusingDeepLearning.在计算机视觉中，用3D表示数据变得越来越重要。.近年来，点云已成为3D数据的代表。.点云是一组3D点，它可以有不同的传感器获得，如激光雷达扫描仪。.点云…
现有的点云分割方法需要大量的全标记数据。利用先进的深度传感器，采集大规模三维数据集不再是一个繁琐的过程。然而，在大规模数据集上手工生成点级标签是一项费时费力的工作。本文提出了一种在三维点云上利用弱标签预测点级结果的弱监督方法。
目前，用于大规模室外场景下激光点云分割的算法通常是将点云投影到2D空间，然后通过2D卷积处理它们。但这种方法不可避免的丢失并改变了3D点云间的拓扑结构和几何关系，并且由于室外场景的点云存在稀疏性和变化密度的特点，这也使得现有的点云分割算法在室外场景中获得的性能相当有限。
这7篇CVPR2020语义分割论文项目都开源了【图文】，前言近期CVer会陆续更新CVPR2020论文开源项目系列，此系列的重点是：CVPR2020+开源。上次分享了第一篇文章，属于目标检测方向，详见：这7篇CVPR2020目标检测论文项目都开源了！
图13.采用SOM形成的SO-Net点云语义分割网络[54]Fig.13.PointcloudsemanticsegmentationnetworkofSO-NetformedbySOM[54]下载图片查看原文.图14.分层卷积在规则网格和点云上的应用以及用于语义分割的PointCNN框架[18]。.(a)分层卷积的应用;(b)PointCNN框架.
PointNet：基于深度学习的3D点云分类和分割模型详解转载请注明出处如果学习深度学习在点云处理上的应用，那PointNet一定是你躲不开的一个模型。这个模型由斯坦福大学的CharlesR.Qi等人在PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation一文中提出。
CVPR2020|更高质量的点云补全：上海交通大学团队提出点云分形网络.作者：黄梓田、余一宽、徐嘉文、倪枫、乐心怡近日，计算机视觉顶会CVPR2020...
发表服务