基于孪生网络的点云特征描述符的判别学习

作者: Xuelun Shen,Cheng Wang,Chenglu Wen,Weiquan Liu,Xiaotian Sun,Jonathan Li
机构: 福建省厦门大学智能城市感知与计算福建省重点实验室,信息科学与工程学院,加拿大滑铁卢大学地理与环境管理系,GeoSTARS实验室
发布年份: 2018年
更新时间: 2025-04-03 11:19:52
关键词: 点云,特征描述,移动激光扫描,孪生网络
摘要:

尽管深度学习已广泛应用于点云的分类和检测,但直接从点云中提取对象的特征描述符仍然具有挑战性。本文提出了一种基于孪生网络的新型网络框架,直接从原始点云中提取整个点云对象的特征描述符。实验结果表明,该网络具有良好的泛化能力,能够直接提取整个点云对象的特征描述符。

结论:
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实验方法及产品解析:
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