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既存の点群ベースの3Dオブジェクト検出方法のパフォーマンスは、大規模で高品質な3Dアノテーションに大きく依存しています。ただし、そのような注釈は、面倒で収集に費用がかかることがよくあります。半教師あ
arxiv_reader のブックマーク 2021/03/18 11:36
SESS:自己組織化半教師あり3Dオブジェクト検出[classification][arXiv reaDer][semi-supervised][dataset][RGB-D][learning][3D][arXiv][detection][point cloud] 既存の点群ベースの3Dオブジェクト検出方法のパフォーマンスは、大規模で高品質な3Dアノテーションに大きく依存しています。ただし、そのような注釈は、面倒で収集に費用がかかることがよくあります。半教師あ2021/03/18 11:36
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2021/03/18
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既存の点群ベースの3Dオブジェクト検出方法のパフォーマンスは、大規模で高品質な3Dアノテーションに大きく依存しています。ただし、そのような注釈は、面倒で収集に費用がかかることがよくあります。半教師あ
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