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原创 Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning-用于点集特征学习的局部谱图卷积

作者:Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者:Elliott ZhengAbstract点云的特征学习已经显示出巨大的希望,引入了有效且可推广的深度学习框架,例如pointnet ++。 然而,到目前为止,点特征已经以独立和孤立的方式被抽象,忽略了相邻点的相对布局及其特征。在本文中,我们建议通过在局部图上使用谱图卷积结合新的图池化策略来克...

2018-09-14 08:39:00 3193

原创 OpenMesh加载顶点纹理存在问题,导致纹理出现接痕

其实每个顶点是可以有很多个纹理坐标的,这个对应信息存储在面当中,我们不能简单粗暴地给顶点附上uv坐标,而是应该在遍历面的顶点的时候根据uv索引去取uv坐标。Python的OpenMesh其实根本没办法获得点的uv坐标。...

2018-10-01 17:06:55 771

翻译 SO-Net:点云分析的自组织网络

对SO-Net做了主要内容的翻译和部分注释。SO-Net,一种用于无序点云深度学习的置换不变体系结构。 SO-Net通过构建自组织映射(SOM)来模拟点云的空间分布。基于SOM,SO-Net对单个点和SOM节点进行分层特征提取,最终用单个特征向量来表示输入点云。网络的感受野可以通过进行点对节点的$kNN$(k近邻搜索)系统地调整。在识别点云重建,分类,对象部分分割和形状检索等任务中,我们提出的网络表现出的性能与最先进的方法相似或更好。另外,由于所提出的架构的并行性和简单性,所以训练速度比现有的点云识别网络快

2018-07-19 11:36:45 8514 18

原创 PointCNN 论文翻译解析

1. 概述如Fig1,传统的卷积作用在二维图像上。在图像中数据是结构化存储的。直接对图像应用卷积核 就能从这种二维空间结构中获取信息。而点云数据是无序集,如果直接使用卷积会出现(1)中ii,iii,iv的情况 如上图所示,由于卷积操作的性质,在所有情况下fiifiif_{ii}与fiiifiiif_{iii}的计算结果是相等的,而fiiifiiif_{iii}与fivfivf_{iv...

2018-06-04 15:39:23 4139

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