在实际需求的引导下,来自日本东北大学的研究人员提出了一种包含两个子网络结构的新型点云实例分割算法FPCC-Net,通过推理出点云实例的特征中心,随后在特征空间中将同一实例的其余点聚类到特征中心附近,从而实现点云实例分割。 这一算法的目标是,在无需大规模手动标注数据的前提下,得到一个可以实用化的高速点云分割算法。
基于CNN的点云实例分割算法比较耗时。 在实际需求的引导下,来自日本东北大学的研究人员提出了一种包含两个子网络结构的新型点云实例分割算法FPCC-Net,通过推理出点云实例的特征中心,随后在特征空间中将同一实例的其余点聚类到特征中心附近,从而实现点云实例分割。 这一算法的目标是,在无需大规模手动标注数据的前提下,...
来自日本东北大学的研究人员提出了一种包含两个子网络结构的新型点云实例分割算法FPCC-Net,通过推理出点云实例的特征中心,随后在特征空间中将同一实例的其余点聚类到特征中心附近,从而实现点云实例分割。查看原文作者:Yajun Xu, Shogo Arai, Diyi Liu, Fangzhou Lin, Kazuhiro Kosuge...