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PointCNN:李扬彦,步锐,孙明超,吴伟,辛欣迪和陈宝全在X变换点上进行卷积。 简介PointCNN是一个简单而通用的框架,用于从点c进行特征学习。PointCNN:由Yangyan Li,Rui Bu,Sun Mingchao,Wu Wu,Xinhan Di和Baobao Chen创建的X变换点的卷积。 简介PointCNN是用于点云特征学习的简单通用框架,刷新了点云处理中的五个基准记录(截至2018年1月23日),包括:ModelNet40上的分类准确性(91.7%,仅具有1024个输入点)在ScanNet(77.9%)分割部分上的分类精度在ShapeNet部件上平均IoU(86.13%
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PointCNN:X变换点上的卷积(NeurIPS 2018)-Python开发 (102个子文件)
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LICENSE 1KB
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train_val_scannet.sh 950B
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compile.sh 300B
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classes_ObjClassification-ShapeNetCore55.txt 158B
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LeonardoLin
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