FP-shortcut link在上下采样层之间建立连接，促进信息流动，优化网络结构。上采样层同样包含pointSIFT模块与FP模块，通过精细调整，确保高保真度的特征传递，实现从细节到整体的有效融合。在label预测层中，网络进一步细化分割结果，为用户提供精准的点云分类信息。实验部分验证了pointSIFT的有效性，包括
论文笔记:PointSIFT 原文:PointSIFT: A SIFT-like Network Module for 3D Point Cloud Semantic Segmentation PointSIFT 1、四个问题 要解决什么问题? 3D点云感知通常包含了三大任务:3D物体分类,3D目标检测,以及3D语义分割。 在三个大任务中,3D点云的语义分割相对更具挑战性,也是这篇论文所要解决的问题。 用了什么...
论文笔记:PointSIFT 原文:PointSIFT:ASIFT-likeNetworkModulefor3DPointCloudSemanticSegmentationPointSIFT1、四个问题...? 参考SIFT特征子,作者设计了一个PointSIFT模块,用来对三维点云在不同方向上的信息进行编码,并且也具有尺度不变性。 首先,8个重要方向的信息通过一个方向编码单元 ...