您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
面向点云分类和分割的形状自适应特征聚合网络
面向点云分类和分割的形状自适应特征聚合网络
Shape adaptive feature aggregation network for point cloud classification and segmentation
- “"提出一种点云形状自适应的局部特征编码方法,以有效表征形状多样的点云结构信息,提升点云分类和分割性能",介绍了其在机器人导航、虚拟现实及自动驾驶领域的研究进展,研究团队建立了自适应特征增强与聚合模块体系,为解决复杂点云结构表征难题提供了新方案。”
- 光学精密工程 2025年33卷第5期 页码:777-788
DOI: 10.37188/OPE.20253305.0777
- CSTR: 32169.14.OPE.20253305.0777
修回:2024-11-06
移动端阅览
AI导读
HTML全文
图( 7 ) 表( 5 )
参考文献
出版信息
数据统计
649
浏览量
1116
下载量
1
CSCD
文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
- BibTeX下载
- Endnote下载
- RefMan 下载
- NoteExpress下载
- NoteFirst下载
相关文章
局部-整体双向推理的文物无监督表征学习
基于深度学习单帧干涉解耦的平行平板光学均匀性高精度测量
空域与频域融合的多尺度浑浊水图像增强
基于通道注意力增强网络的高效消色差超透镜逆向设计
基于光流法的宽波段视频后半帧实时预测
相关作者
刘杰
耿国华
田煜
王毅
刘阳洋
周明全
周顺业
汤亮
相关机构
西北大学 文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心
西北大学 信息科学与技术学院
北京理工大学 光电学院
青岛理工大学 信息管理学院
西安电子科技大学 物理与光电工程学院


