この論文では、点群解析のための回転不変の深いネットワークを提案します。ポイントベースのディープネットワークは、通常、ポイント座標に基づいて大まかに整列された3D形状を認識するように設計されていますが、

arxiv_reader のブックマーク 2020/11/19 12:28

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4694444724963655266/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2011.09080v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2011.09080v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2011.09080v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">回転不変点群分析のための深い位置的および関係的特徴学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22point%20cloud%22">point cloud</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/embedding">embedding</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文では、点群解析のための回転不変の深いネットワークを提案します。ポイントベースのディープネットワークは、通常、ポイント座標に基づいて大まかに整列された3D形状を認識するように設計されていますが、</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20201119#bookmark-4694444724963655266"><span class="datetime-body">2020/11/19 12:28</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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