点群のノイズ除去を実現するために、従来の方法は幾何学的事前確率に大きく依存しており、ほとんどの学習ベースのアプローチは外れ値と詳細の損失に悩まされています。最近、ニューラルネットワークを使用してノイズ

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/16 11:39

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716801023852254498/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2202.10094v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2202.10094v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2202.10094v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">勾配フィールドでの運動量上昇による点群ノイズ除去</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/arXiv">arXiv</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/gradient">gradient</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/denoising">denoising</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">点群のノイズ除去を実現するために、従来の方法は幾何学的事前確率に大きく依存しており、ほとんどの学習ベースのアプローチは外れ値と詳細の損失に悩まされています。最近、ニューラルネットワークを使用してノイズ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220316#bookmark-4716801023852254498"><span class="datetime-body">2022/03/16 11:39</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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