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2021年11月24日
One Thing One Click: A Self-Training Approach for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation笔记
摘要: 点云初学者,有理解错误的欢迎提出。 简述 **问题:**对点云上的每个点进行标签标注的成本高昂 目的: achieve a performeance comaprable with a fully supervised baseline given the extremely-sparse anno
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posted @ 2021-11-24 01:38 呼叫哆啦A梦
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2021年11月22日
3D Semantic Parsing of Large-Scale Indoor Spaces笔记
摘要: 随便记录,并未完全理解;内容大部分为机翻。 来自:http://buildingparser.stanford.edu/method.html 图片在Github上,如果无法显示需要FQ 简介 随着扫描大规模空间的成熟技术的出现,三维传感已经取得了重大进展;可以可靠地形成成千上万平方米的三维点云。现
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posted @ 2021-11-22 15:06 呼叫哆啦A梦
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2021年11月19日
SegGroup: Seg-Level Supervision for 3D Instance and Semantic Segmentation笔记
摘要: 点云初学者,有理解错误的欢迎提出。 简述 **问题:**对原始点云进行全标注的成本过于高昂。 **目的:**设计一种方法能够在点云上对无标签的点进行自动标注【即:伪标签】。 基本流程: 使用一个 normal-based graph cut 方法对ScanNet数据集进行mesh的过分割(over-
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posted @ 2021-11-19 01:08 呼叫哆啦A梦
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