颜色分类leetcode-SGGpoint:[CVPR2021]利用面向边缘的推理进行基于3D点的场景图分析

颜色分类leetcode SGG点 此存储库包含以下论文的 PyTorch 实现： 利用面向边缘的推理进行基于 3D 点的场景图分析 , 于建辉, , 摘要场景理解是计算机视觉中的一个关键问题。 在本文中，我们提出了一种基于 3D 点的场景图生成（ SGG点）框架，通过三个连续的阶段，即场景图构建、推理和推理，有效地桥接感知和推理以实现场景理解。 在推理阶段，创建面向 EDGE 的图卷积网络 ( EdgeGCN ) 以利用多维边特征进行显式关系建模，同时探索节点和边之间的两个相关联的孪生交互机制，以实现场景图的独立演化表示。 总体而言，我们建立了集成的 SGG点框架，以从现实世界和合成的基于 3D 点的场景中寻找和推断感兴趣的场景结构。 我们的实验结果显示了对场景图生成研究的有希望的面向边缘的推理效果。 我们还在几个传统的图表示学习基准数据集上展示了我们的方法优势，包括引文网络上的节点分类和分子分析的全图识别问题。 数字。 我们提出的基于 3D 点的场景图生成（SGG点）框架由三个连续阶段组成，即场景图构建、推理和推理。 数据集 快速浏览我们清理过的3DSSG-O27R16数据集的一些