理论分析提供了理解为什么我们的PointNet对输入点的小扰动以及通过点插入(异常值)或删除(丢失数据)的损坏具有高度鲁棒性。 在从形状分类,零件分割到场景分割的许多基准数据集中,我们通过实验将PointNet与基于多视图和体积表示的最新方法进行比较。 在统一的架构下,我们的PointNet不仅速度更快,而且还具有与现有技术相当甚至...
PointNet 翻译: 红色字体表示可能存在问题的译句 蓝色字体表示值得关注的论文、知识点等 初次接触,所以翻译内容仅供参考,欢迎批评指正 Abstract 摘要 A point cloud is a commonly used geometric data type with many applications in computer vision, computer graphics and robotic......
Our PointNet is a unified architecture that directly takes point clouds as input and outputs either class labels for the entire input or per point segment/part labels for each point of the input. The basic architecture of our network is surprisingly simple as in the initial stages each point i...
pointnet++翻译 PointNet++是一个用于点云数据处理的深度学习框架。它是PointNet的扩展版本,通过引入一种称为PointNet++的新型神经网络结构,改进了原先的PointNet模型。 PointNet++在处理点云数据时能够更好地保留局部特征和全局特征。它通过层级结构的设计,先分层对局部特征进行采样和聚合,再通过特征传播和汇聚的方式将不...
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pointnet++论文的翻译 参考: https://blog.csdn.net/weixin_40664094/article/details/83902950 https://blog.csdn.net/pikachu_777/article/details/82993153
PointNet是简单高效的点云识别神经网络。本教程演示如何使用PyTorch部署PointNet算法 原作者:Nikita Karaev 翻译:荆雪涵 欢迎赞同,喜欢,收藏,分享,我将为大家带来更多的技术博客翻译。 简介 3D数据对于自动驾驶,机器人,AR&VR十分重要。不同于二维图片,三维数据通常是多边形网格,体元网格,还有点云。
PointNet++在多个尺度上利用邻域来实现健壮性和细节捕捉,在学习关于距离度量的分层特征方面是有效的。 针对非均匀点采样问题,提出了两个新的集合抽象层,根据局部点密度智能聚合多尺度信息。 实验数据集: MNIST、ModelNet40、SHREC15、ScanNet 二、相关工作
zookeeper不是设计成普通的数据库或大型对象存储的。它是用来管理coordination data。coordination data包括配置文件、状态信息、rendezvous等。这些数据结构的一个共同特点就是相对较小——以千字节为准。Zookeeper的客户端和服务 会检查确保每个znode上的数据小于1M,实际平均数据要远远小于1M。 大规模数据的操作会引发一些...