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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

三维点云——数据标注

数据处理-点云数据标注欢迎使用Markdown编辑器一.标注工具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出导入欢迎使...

2020-01-27 11:14:37

机器学习——神经网络

机器学习——神经网络(一)深度学习算法原理1.1 深度学习要解决的问题1.2 深度学习应用领域2.3 计算机视觉任务(一)深度学习算法原理1.1 深度学习要解决的问题机器学习流程:数据获取特征工程(最核心的一部分)建立模型评估与应用特征工程的作用:数据特征决定了模型的上限。预处理和特征提取是最核心的。算法与参数选择决定了如何逼近这个上限。传统特征的提取方法:为...

2019-08-16 08:39:44

机器学习——推荐系统

机器学习——推荐系统(一)推荐系统原理分析(二)餐馆菜肴推荐系统(三)音乐推荐系统(一)推荐系统原理分析人能够对一些事物的重要特征做抽象提取,奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD正是机器抽象提取一些事物重要特征的方法。利用SVD,可使用小得多的数据集来表示原始数据集,这样会去除噪声数据和冗余信息。最早的SVD应用之一是信息检索。将利用SVD的方法称为隐...

2019-08-10 21:50:00

机器学习——关联规则

机器学习——关联规则(一)关联规则原理(二)关联规则代码实现(一)关联规则原理在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,超市也因此发现了一个规律,在购买婴儿尿布的年轻父亲们中,有30%~40%的人同时要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆放,把尿布和啤酒放在一起,明显增加了销售额。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关...

2019-08-10 21:49:38

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