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CVPR 2020——OccuSeg: Occupancy-aware 3D Instance Segmentation

OccuSeg: Occupancy-aware 3D Instance SegmentationAbstract(一)Introduction(二)Related Work(三)Methods3.1. Multi-task Learning3.1.1 Embedding Learning3.1.2 Occupancy Regression3.2. Instance Clustering3.3. Network Training(四)Experiments4.1. Qualitative Evaluatio

2020-08-02 11:53:56

CVPR2020——3D-MPA: Multi Proposal Aggregation for 3D Semantic Instance Segmentation

3D-MPA: Multi Proposal Aggregation for 3D Semantic Instance SegmentationAbstract(一)Introduction功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导

2020-08-01 03:46:04

CVPR 2019——PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds

PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point CloudsAbstract(一)IntroductionAbstract将动态滤波器扩展到一个新的卷积运算,即PointConv。PointConv可以应用于点云以构建深度卷积网络。将卷积核视为由权重和密度函数组成的3D点局部坐标的非线性函数。提出了一个公式,可以有效地计算权重函数,从而能够大幅扩展网络并显着改善其性能。学习的卷积核可用于计算3D空间中任何点集上的平移不变和置换不变卷积。Po

2020-07-04 12:27:37

CVPR 2020——Unsupervised Learning of Intrinsic Structural Representation Points

Unsupervised Learning of Intrinsic Structural Representation Points(一) Abstract(二) Introduction(三) Method论文:https://arxiv.org/abs/2003.01661源码:https://github.com/NolenChen/3DStructurePoints(一) Abstract提出一种无监督方法,学习新的三维结构点的结构表示。以3D点云作为输入,并将其编码为一组局部特征。然

2020-06-07 11:59:50

CVPR 2020——PointGroup: Dual-Set Point Grouping for 3D Instance Segmentation

PointGroup: Dual-Set Point Grouping for 3D Instance SegmentationAbstract(一) Introduction源码:https://github.com/Jia-Research-Lab/PointGroupAbstract介绍了PointGroup,这是一种新的端到端自下而上的体系结构,着重关注于通过探索对象之间的空隙空间更好地对点进行分组。设计了一个两分支网络来提取点特征并预测语义标签和偏移量,以将每个点移向其各自的实例质心。

2020-05-14 12:37:27

CVPR 2020——Weakly Supervised Semantic Point Cloud Segmentation: Towards 10× Fewer Labels

Weakly Supervised Semantic Point Cloud Segmentation: Towards 10× Fewer LabelsAbstract(一)Introduction(二) Related Work(三)Methodology3.1 Point Cloud Encoder Network3.2. Incomplete Supervision Branch3.3. Inexact Supervision Branch3.4. Siamese Self-Supervision3

2020-05-09 14:38:23

ICRA 2020——Dilated Point Convolutions: On the Receptive Field Size of Point Convolutions on 3D Point

Dilated Point Convolutions: On the Receptive Field Size of Point Convolutions on 3D Point CloudsAbstract(一)Introduction(二)Related Work(三)Approach(四)Experiments(五)Conclusion论文:https://arxiv.org/abs/1907.12046Abstract提出了扩张点卷积(DPC)。感受野的大小与3D点云处理任务的性能直接相关

2020-05-09 18:01:42

CVPR 2020——FPConv: Learning Local Flattening for Point Convolution

FPConv: Learning Local Flattening for Point ConvolutionAbstract(一) Introduction(二)FPConv3.1. Learn Local Flattening3.2. Implementation(三)Architecture3.1. Residual FPConv Block3.2. Multi-Scale Analysis3.3. Fusing Two Convolutions(四)Experiments4.1. 3D Shape

2020-05-08 23:24:03

CVPR 2020——Learning to Segment 3D Point Clouds in 2D Image Space

Learning to Segment 3D Point Clouds in 2D Image SpaceAbstract(一)Introduction(二)Related Work(三)Our Method: A System Overview3.1. Graph Construction from Point Clouds3.2 Graph Drawing: from Graphs to Im...

2020-05-08 11:30:10

CVPR 2020——Grid-GCN for Fast and Scalable Point Cloud Learning

CVPR 2020——Grid-GCN for Fast and Scalable Point Cloud LearningAbstractIntroduction2. Related WorkMethods3.1. Method Overview3.2. Coverage-Aware Grid Query (CAGQ)Abstract由于点云数据的稀疏性和不规则性,直接消耗点的方法变得很流行...

2020-03-28 09:23:49

CVPR 2019——Learning Object Bounding Boxes for 3D Instance Segmentation on Point Clouds

Learning Object Bounding Boxes for3D Instance Segmentation on Point CloudsAbstract1. Introduction2 3D-BoNet2.2 Bounding Box Prediction3D Instance Segmentation on Point Clouds)Abstract我们提出了一种新颖的,概念...

2020-05-08 09:06:59

论文PPT——RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

很荣幸听到原作者的一次汇报,PPT部分参考原作者,在此表示感谢,同时也有一些PPT是自己针对论文网络,实验以及细节的一些扩展。...

2020-03-30 15:48:29

三维点云论文——图片常用格式LaTeX排版

问题:在论文中,我们会经常看到下面展示的这种图片,对多幅子图进行对比展示,下标(可选择是否需要),并对数据的每个类别用不同的颜色进行注释,下标(不需要),但是需要换成文字注释。虽然可以选择在PPT或者其他画图软件画好,然后简单的直接将一整张图导入到Latex,但是这会造成一个小瑕疵, 图片里面的字体大小和正文字体大小可能会不一样,并且图放大或者缩小,字体也容易变形,我觉得这是一个容易忽视但又十分...

2020-03-18 02:23:24

CVPR 2020——RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (已开源)

CVPR 2020 | RandLA-Net:大场景三维点云语义分割新框架(已开源)(一) Authors(二) Abstract(三)Introduction(三)Related Work(四)RandLA-Net4.1. Overview4.2. The quest for efficient sampling4.3. Local Feature Aggregation论文链接: https...

2020-03-16 15:02:32

论文阅读——Knowledge-Embedded Representation Learning

Knowledge-Embedded Representation LearningAuthorsAbstract(一) Introduction(二) Related Work2.1 Fine-Grained Image Classification2.2 Knowledge Representation(三)KERL Framework3.1 Review of GGNN3.2 Knowled...

2020-02-17 13:39:51

论文阅读——Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud Analysis

Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud AnalysisAuthorsAbstract(一)Introduction(二)Related Work(三)Shape-Aware Representation Learning3.1. Relation-Shape Convolution3.2 Properties3.3....

2020-02-23 18:19:17

三维点云语义分割【综述】 ——Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

3D POINT CLOUD SEGMENTATION3D Semantic SegmentationProjection-based NetworksPoint-based NetworksInstance SegmentationProposal-based MethodsProposal-free MethodsPart SegmentationSummary3D点云分割需要了解全局几何结...

2020-02-16 11:17:00

论文汇报PPT——KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

2020-02-12 09:14:42

论文阅读——KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

论文阅读——KPConv(一)Abstract(二)Introduction(三)Related Work3.1 Projection networks3.2 Graph convolution networks3.3 Pointwise MLP network3.4 Point convolution networks(四)Kernel Point Convolution4.1 A Kernel...

2020-02-06 12:03:23

论文汇报PPT——Large-scale Point Cloud Semantic Segmentation with Superpoint Graphs

2020-01-27 11:53:35

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