Kernel Point Convolution implemented in PyTorch. Contribute to LucaRom/KPConv-PyTorch development by creating an account on GitHub.
【1】Project page: github.com/HuguesTHOMAS 1.介绍 随着深度学习的出现,以离散卷积为基本构件的现代计算机视觉得到了极大的发展。此操作将2D网格上相邻的局部区域的数据合并在一起。由于这种规则结构,在现代硬件上可以高效地进行计算,但在没有这种规则结构的情况下,卷积运算还没有得到正确的定义,其计算效率与2D网格...
https://github.com/HuguesTHOMAS/KPConv-PyTorchgithub.com/HuguesTHOMAS/KPConv-PyTorch Motivation: 深度学习的到来推动了现代计算机视觉的发展,将局部信息组合到一个2D网格中的离散卷积操作是其基本构件。由于数据拥有这种规则结构,所以这种操作可以在现代GPU硬件上高效地计算,但当数据没有这种规则结构时,目前所定义...
github地址: https://github.com/HuguesTHOMAS/KPConvgithub.com/HuguesTHOMAS/KPConv 摘要 我们提出了核点卷积(KPConv),这是对于点云卷积的一种新的设计,这种设计不需要使用点云的任何其他中间表达形式(如将点云投影到2d,或使用提速网格等),KPConv的卷积核的权重位于核点决定的欧式空间,并且作用于核点的附近点...
代码:https://github.com/HuguesTHOMAS/KPConv 摘要 我们提出了核点卷积(KPConv),一种新的点卷积设计,即在没有任何中间表示的点云上运行。KPConv的卷积权值由核点在欧氏空间被定位,并应用于与核点接近的输入点。使用任意数量核点的能力使KP-Conv比固定网格更灵活。
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def _read(self, fpath): return np.load(fpath, allow_pickle=True).item()0 comments on commit 1423ab6 Please sign in to comment. Footer © 2024 GitHub, Inc. Footer navigation Terms Privacy Security Status Docs Contact Manage cookies Do not share my personal information ...
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